EP3822723A1 - Method for monitoring the status of at least one component of a production facility moving in operation, method for learning, arrangement, production facility, computer program, and computer-readable medium - Google Patents

Method for monitoring the status of at least one component of a production facility moving in operation, method for learning, arrangement, production facility, computer program, and computer-readable medium Download PDF

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EP3822723A1
EP3822723A1 EP19208506.6A EP19208506A EP3822723A1 EP 3822723 A1 EP3822723 A1 EP 3822723A1 EP 19208506 A EP19208506 A EP 19208506A EP 3822723 A1 EP3822723 A1 EP 3822723A1
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EP
European Patent Office
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values
component
process values
time
feature values
Prior art date
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Withdrawn
Application number
EP19208506.6A
Other languages
German (de)
French (fr)
Inventor
Dominik Bittner
Jonas Deichmann
Tina Frimberger
Andreas Klose
Athina Liatsa
Florian Meierhofer
Joachim Ott
Thorsten Reimann
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Priority to EP19208506.6A priority Critical patent/EP3822723A1/en
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Withdrawn legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/024—Quantitative history assessment, e.g. mathematical relationships between available data; Functions therefor; Principal component analysis [PCA]; Partial least square [PLS]; Statistical classifiers, e.g. Bayesian networks, linear regression or correlation analysis; Neural networks
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K1/00—Soldering, e.g. brazing, or unsoldering
    • B23K1/0008—Soldering, e.g. brazing, or unsoldering specially adapted for particular articles or work
    • B23K1/0016—Brazing of electronic components
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K1/00—Soldering, e.g. brazing, or unsoldering
    • B23K1/008—Soldering within a furnace
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • the invention is based on the object of providing a method for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation, in particular a transport chain, with which an incorrect state of the at least one component can be detected as early as possible.
  • the invention is therefore based on the idea of using a learned machine learning model for the status monitoring for outputting status information, with this being made available specifically processed data.
  • process values that are assigned to the component (s) to be monitored preferably moving during operation, in particular transport chain (s) are first processed into feature values and then into reduced feature values.
  • the reduced feature values are then fed to the learned machine learning model as input values, and the learned machine learning model outputs status information for the component (s) to be monitored as an output value.
  • the feature space is considerably enlarged, so that a large amount of information is obtained from a small number of series of process values can be won.
  • reduced feature values are obtained, the feature space being greatly reduced and only the most relevant information being retained.
  • the reduced feature values can precisely determine status information for the at least one component that is moving during operation, without unnecessarily high computational expenditure.
  • good generalizability is achieved through the use of a mathematical method for dimension reduction and the calculation of the reduced feature values, so that the method can be used to monitor the at least one component that is preferably moved during operation in different production systems or reflow ovens.
  • this method can be used to reliably detect an improper state of the movable component (s), particularly the transport chain (s), which are preferably moved during operation, such as (severe) contamination or (severe) smearing of these, at an early stage.
  • the component (s) can be replaced in good time, preferably as part of a planned maintenance, so that the occurrence of longer start-up times and / or unplanned system downtimes can be reduced.
  • the early identification of the need for replacement helps ensure smooth operation.
  • the production plant, in particular a furnace of such a type does not fail at the beginning of a shift. Therefore bottlenecks can be avoided.
  • the production time can be shortened, since longer start-up times due to improper conditions are prevented.
  • the method according to the invention has proven to be particularly suitable for monitoring transport chains in reflow ovens. In many areas of the discrete industry, soldering processes are carried out with reflow ovens.
  • the invention can be applied to all of these reflow ovens of similar construction. Since reflow ovens are usually part of an overall process, stoppages during production may not only mean stoppage of the furnace, but also of upstream and downstream production steps. Overall running times can thus be shortened and total downtimes avoided through planned maintenance.
  • a monitoring data record can then be received for each component to be monitored which comprises one or more series of process values assigned to the respective component.
  • an oven in particular a reflow oven
  • reflow ovens often comprise more than one transport chain, the multiple chains all being able to be driven or often being driven by only one motor common to the multiple chains.
  • step a) If, in this case, data of one motor is used as associated process data for monitoring the multiple chains, for example the motor current and / or the motor speed of the one motor driving the multiple chains, only one monitoring data record is provided for the two or more chains or in step a) received.
  • the process values are assigned to each of the chains driven by the motor.
  • the status information that is obtained in step f) is then - especially under the assumption that all Dirt chains equally - status information for all chains driven by one motor.
  • At least one warning signal and / or at least one warning message is additionally output if status information is output in step f) which indicates a bad or improper status of the at least one component. It can thereby be ensured that after an incorrect state of the component (s) preferably moved during operation has been determined, they can be replaced in the near future as part of a planned maintenance.
  • an acoustic warning signal and / or an optical warning signal can be output.
  • at least one warning message can be sent, for example by or as SMS and / or by or as email.
  • Process data that are assigned to at least one component are therefore used and, in particular, machine learning features are determined from these that identify a component or components in the proper and improper state, in particular (a) clean and a dirty component (s), in the feature - Make space distinguishable.
  • the high-dimensional feature space is reduced, in particular in order to produce better generalizability, and a machine learning model, in particular a classifier, is trained, preferably with the surpervised approach.
  • the machine learning model used in step e) has been learned or learned by means of the above-mentioned method for learning a machine learning model.
  • Steps bb), cc) and dd) of the method according to the invention for teaching and steps b), c) and d) of the method according to the invention for monitoring can be predominantly analogous. However, several data sets are taken into account as part of the learning process.
  • the standardization and / or normalization function and / or parameters thereof used in the context of teaching in step cc), in particular those parameters with which the feature values of the teaching data records are standardized and / or normalized, is stored.
  • the parameters of the standardization / normalization function, which map the input values to the output values are stored.
  • step c) a standardization function and / or a normalization function and / or parameters are used which, as part of the learning of the machine learning model, which in step e), the reduced feature values together with these respectively assigned status information are supplied, were determined.
  • the standardization and / or normalization function and / or the previously defined parameters are used to map the input values during operation onto the output values during operation.
  • the parameters of the at least one mathematical method for dimension reduction carried out in step dd), in particular that of a main component analysis carried out in step dd), are also preferably stored.
  • the parameters are preferably the factors of the linear combination of the principal component analysis.
  • Another embodiment is therefore characterized in that in step d) in the context of the at least one mathematical method for dimension reduction, parameters are used which, in the context of the learning of the machine learning model, which in step e) the reduced feature values together with the these respectively assigned status information are supplied, were determined.
  • the functions adapted in the context of teaching are preferably used. This is based in particular on the assumption that the training data sets have the same statistical properties as the later data during operation during monitoring. This is often a basic assumption in machine learning.
  • Steps a) to f) or aa) to ff) are expediently carried out by means of or by at least one computing device, for example at least one PC, in particular an industrial PC.
  • the production system is particularly preferably an oven, in particular a reflow oven, which is preferably used for soldering printed circuit boards with a solder paste, or the production system comprises at least one such.
  • any model can serve as a machine learning model via which input values or data, in the present case in particular reduced feature values, can be or can be associated with output values or data, in the present case in particular status information.
  • the machine learning model can comprise or be given by at least one machine learning algorithm in a manner known per se.
  • the machine learning model is given by a classifier or comprises at least one such.
  • a classifier is a mathematical mapping function that maps an input vector to an output vector. If, purely by way of example, the input vector, also a feature vector, consists of the individual color values of the pixels of an image, a possible output vector, also a class vector, then for example a 1x2-dimensional vector with the classes "dog" and "cat” for two classes to be distinguished " be.
  • the mapping function is parameterized by means of a learning process, as a result of which the error of the actual class and the class output by the classifier is minimized.
  • the classifier can be designed as a support vector machine, in particular a support vector machine with a radial basis function, or an artificial neural network or a closest neighbor classification or a decision tree or a random forest classifier, or a support vector machine, in particular a support vector machine with radial basis function, and / or an artificial neural network and / or a closest neighbor classification and / or a decision tree and / or a random forest classifier.
  • the classifier is designed as a support vector machine with a radial basis function, in particular a radial basis function, as a kernel or includes such a function.
  • the kernel specifies the form of the decision function that determines whether a state or, if in a particularly preferred embodiment process data from a start-up phase are considered, a start-up is classified as good or bad.
  • the machine learning model can also include or be given by at least one regressor.
  • the regressor can then be a support vector machine regressor (see, for example, the article " Support Vector Regression Machines”, by Drucker, Harris; Burges, Christ. C .; Kaufman, Linda; Smola, Alexander J .; and Vapnik, Vladimir N. (1997), in Advances in Neural Information Processing Systems 9, NIPS 1996, 155-161, MIT Press ) or an artificial neural network (see for example the book " Theory of Neural Networks: A Systematic Introduction "by Ra ⁇ l Rojas, 4th corrected reprint, Springer, Berlin et al.
  • the teaching of the machine learning model can be monitored or unsupervised.
  • supervised learning are the classes to be distinguished are already known, for example whether the chain in the furnace needs to be replaced or whether maintenance is not necessary.
  • unsupervised learning the classes are not known. So-called clusters are then searched for. Clusters are defined in that all feature vectors within a cluster are similar to one another and dissimilar to feature vectors of other clusters.
  • Process values are values of process or status variables of the component or components that are preferably moved during operation, in particular the transport chain or transport chain, and / or of the further components of the system assigned to the component (s) that are preferably moved during operation, for example at least a motor that drives the component or components during operation.
  • process values that have proven to be particularly suitable are values of the motor current, the motor voltage, the motor load and / or the motor speed of at least one motor which is used to drive the component (s) that are preferably moved during operation.
  • the process values can, for example, be or have been recorded by means of at least one sensor in the respective manufacturing plant.
  • the process values of the series are given by values that are not measured directly themselves, but are in turn derived from measured variables. It can of course also be the case that one or more rows include directly measured quantities, while one or more other rows include quantities that have been derived from measured quantities, in particular calculated from measured quantities. Purely by way of example, it should be mentioned here that a voltage is measured and a current is calculated.
  • the multiple learning data records expediently include process values from multiple previous operations, in other words historical data, for which it was or is known which time periods after the end of the respective recording period an exchange of the (respective) component was necessary.
  • the component or components to which the process values from the learning data records are assigned can be different from that component or components that are then monitored according to the invention using the learned machine learning model can.
  • the component or components for which the learning data is or have been recorded and the component or components that are monitored with the learned machine learning model are preferably structurally identical or at least similar.
  • the plurality of training data records can belong to different components, but are preferably structurally identical or at least similar, or originate from such components.
  • the learned machine learning model is preferably used to monitor components of the same model for which the learning data records were also recorded, for example a transport chain or transport chains of the same model.
  • the process values of the learning data records or the measured values from which they are derived can be or have been recorded in the same production facility in which the monitoring method is or is to be carried out, for example on one or more components, in particular transport chains, which there were in operation for a period prior to the monitoring.
  • the learning data records expediently comprise at least one data record, preferably several data records with status information, which corresponds to a good or proper status of the component (s) preferably moved during operation, and at least one data record, preferably several data records with status information, which corresponds to a bad or proper status Corresponds to the improper state of the component (s) that are preferably moved during operation.
  • the machine learning model can be taught in a particularly reliable manner to differentiate between good and bad or correct and improper states - and possibly states lying in between.
  • a "status scale" can be provided which extends, for example, between 0 and 1, with 0 being the bad end and 1 being the good and also values for the respective status information that are between good and bad are possible. This applies in particular to the case that the machine learning model includes a regressor or is given by a regressor.
  • the reduced feature values represent input values and the status information represent output values for the machine learning model or models.
  • the machine learning model can output associated status information for the component or, in the case of several, for the components as an output value if the reduced feature values that were determined from a monitoring data set are supplied to it as input values.
  • the machine learning model can have an input interface for receiving the input values and an output interface for outputting the output values.
  • the acquisition period for both or all rows of the respective data record is at least essentially the same.
  • the process values of different series of a data record were measured at the same times spaced apart from one another. For example, the motor current and the motor speed and possibly other variables of the motor driving the component (s) were recorded simultaneously within a recording period at measurement times spaced apart from one another, so that two or more variables for one or more chains each time for a plurality of measurement times spaced apart are present.
  • the training data records and / or the monitoring data record each include at least two rows of process values, with each row preferably comprising values of the speed of a motor driving the component (s), in particular the transport chain (s), as process values and the other row in each case Includes values of the motor current of the motor driving the component (s), in particular the transport chain (s), as process values.
  • At least one of the series of process values can preferably be measured or have been measured by a sensor attached to the production system. Such a sensor is expediently arranged (in each case) in such a way that the detection of a process value assigned to the moving component (s) is possible with it.
  • the times at which the process values are recorded are separated from one another by a maximum of 1 second.
  • they can be spaced from or apart from one another by a period of time that is between 100 milliseconds and 1 second.
  • the acquisition period of the learning data record and / or the monitoring data record can advantageously correspond to a start-up time of the component (s) that are preferably moved during operation.
  • the start-up time of the component (s) can in particular comprise a period of 30 minutes, particularly preferably a period of 15 minutes, after the component (s) has commenced movement following its standstill.
  • the recording period in which the process values are recorded can thus be limited to the most relevant period. If the focus is only on the start-up phase, then, in particular, only points in time are considered at which experience has shown that problems actually occur.
  • an oven in particular a reflow oven, is at a standstill, for example, and when the oven has warmed up and run in, the sluggishness of the transport chain (s) is in the Usually overcome and no usable information can be assumed in the data.
  • the part that has a start-up time can first be extracted from such an overall data set Minutes.
  • the time windows lying within the detection area have the same duration.
  • the duration of a time window, or the time windows can preferably be greater than the duration between the start of two adjacent time windows, so that adjacent time windows overlap.
  • To base a series of measurements with a plurality of successively recorded values on a plurality of overlapping time windows is also referred to as the rolling window method.
  • step b) or bb) several derived values can advantageously be determined from the process values of a respective row, for example the absolute amount and / or the square of the respective process value and / or the derivative of the respective process value.
  • the first derivative in particular the first derivative with respect to time, can preferably be determined as the derivative.
  • the training data records and / or the monitoring data record can also preferably each have at least two rows of process values include, wherein in step b) or bb) - optionally in addition to further derived values, such as the absolute amount and / or the square of process values - the ratios of the process values of at least two rows are calculated as values derived from the process values.
  • the ratios of two process values for the respective time windows of the series can be calculated as derived values.
  • the respective learning data record and / or the monitoring data record includes a series with values of the motor current and a series with values of the speed of a motor driving the component (s), in particular the transport chain (s)
  • the ratio of motor current can be derived as a variable to speed and / or the ratio of speed to motor current can be formed.
  • maxima and / or minima and / or mean values and / or variances of process values and / or values derived from the process values are determined as statistical variables in step b) or bb).
  • the maximum and / or the minimum and / or the mean value and / or the variance of the process values and / or the values derived from these from at least one time window, preferably all time windows are determined as statistical variables. For example, for all process values and / or all values derived from the process values, such as absolute amounts and / or squares of the process values, the maximum and the minimum and the mean and the variance can be calculated for those process values or values derived therefrom, which are each in lying in a window.
  • Another embodiment is characterized in that the machine learning model is taught in and / or used on an edge device.
  • An edge device is to be understood in particular in a manner known per se as a device which is arranged on the edge of a network of the production plant.
  • the edge device on which the machine learning model is trained and / or used can also serve as a gate to a cloud.
  • the invention also relates to an arrangement for carrying out a method described above for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation, in particular at least one transport chain, of a manufacturing plant at least one sensor for detecting one or more rows of at least one component that is preferably moved during operation, in particular at least one transport chain, associated process values, and a calculating machine that is designed and / or set up for this purpose, to receive a monitoring data record that includes one or more series of process values assigned to the at least one component, the process values being recorded by means of the at least one sensor in a recording period at time-spaced points in time and / or by means of the at least one sensor in a recording period measured values recorded at spaced points in time are derived, identify several time windows within the recording period and calculate statistical values as characteristic values for the process values in each time window and / or for values derived from these, whereby values derived from the process values can also be determined on the basis of the process values of several series, to standardize and / or normalize the feature values, to apply
  • Another object of the present invention is a computer program comprising program code means which, when the program is executed on at least one computer, cause the at least one computer to carry out the steps of the method according to the invention for monitoring at least one component that is preferably moved during operation, in particular at least one transport chain, and / or to carry out the method according to the invention for teaching a machine learning model.
  • the system 1 comprises a reflow oven 5 which is used for reflow soldering the circuit boards 2.
  • soft solder in the form of solder paste is applied to the circuit boards 3 in a manner that is also well known in advance, before these are fitted with components 4.
  • the assembled circuit boards 3 are then heated in the reflow oven 5, the solder paste melting.
  • the circuit boards 3 are transported through the reflow oven 5 by means of one or more transport chains 6.
  • An end of such a transport chain 6 can Figure 3 can be seen in an enlarged, purely schematic representation.
  • the transport chain 6 is or the transport chains 6 are in turn driven by an associated motor 7, which is in the Figure 3 is indicated purely schematically by a block element. It should be noted that if there are several transport chains 6, these can be driven by a common motor 7. This is the case in the example shown.
  • the transport chains 6 get dirty during operation.
  • problems can therefore arise, in particular due to the sluggishness of the transport chains 6, and the start-up times of the oven 5 can be lengthened.
  • the transport chains 6 become so stiff that it is no longer possible to start the oven 5 and the transport chain has to be replaced, which leads to a longer standstill of the reflow oven 5 and thus of the entire system 1.
  • several transport chains 6 are present, which are driven by a common motor 7, it is true that a final soiling of one of the chains 6 can lead to failure.
  • a monitoring data set 8 is presently received, which has two rows 9, 10 of the process values 11, 12 assigned to the present several transport chains 6, namely a first row 9 with the motor current 11 of the motor 7 driving the transport chains 6 and a second row 10 with the motor speed 12 of the motor 7 driving the transport chains 6.
  • the motor current 11 and the motor speed 12 represent process values that are assigned to each of the chains 6 since each of the multiple chains 6 is driven by the motor 7 in the present case.
  • the received monitoring data set 8 includes the duration of the last furnace operation 33 and the duration of the last pause 34 between the last furnace operation and the start of the recording period 13.
  • FIG 5 and 6th illustrate how the processing of the two rows 9, 10 of the process values assigned to the transport chains 6, namely the motor current 11 and motor speed 12, of the (respective) monitoring data set 8 is carried out.
  • time windows 15 located within the recording period 13 are considered (cf. Figure 5 ).
  • a total of 68 time windows are considered in the 15-minute recording period 13.
  • FIG. 5 only two of the windows 15 are shown by way of example, the earliest window 15 with a solid line and the next window 15 with a dashed line.
  • the "rolling" is indicated by an arrow pointing to the right from the windows 15.
  • the time windows 15 have the same duration of 60 seconds each and the duration of a time window 15 is greater than the time interval between the start of two adjacent time windows 15, so that the time windows 15 overlap.
  • the distance between the start of two adjacent windows 15 is 10 seconds in the present case.
  • This value, just like that of the window duration, in other words “width” of the window 15 is to be understood as a purely exemplary and not restrictive.
  • further values are derived from the two rows 9, 10 of process values, the motor current 11 and the motor speed 12.
  • Ten further values are derived from the two process values 11, 12, namely: derivation of the speed, derivation of the current, (over 5 seconds) averaged derivative of the current, over 5 seconds) averaged derivation of the speed, the absolute value of the speed, the absolute value of the motor current, the ratio of motor current 11 to speed 12, the ratio of speed 12 to motor current 11, the square of the motor current 11 and the square of the speed.
  • the derived values are each determined for process values 11, 12 belonging to the multiple points in time.
  • the rows 16-24 with the derived values each include the same number of values as the original two rows 9, 10 with the process values 11, 12.
  • the number of values in the respective row 9, 10, 16-24 can also be used as the dimension can be designated.
  • the feature values 14 obtained are standardized in step c) within the scope of the exemplary embodiment described here.
  • the mean value of the feature values 14 is calculated and this is subtracted from the feature values 14 in each case.
  • the data or values are then in each dimension around the zero point.
  • the standard deviation is set to one.
  • the Figure 7 shows by way of example some feature values 14 in the unstandardized state and the Figure 8 the values after standardization. While in Figure 7 the mean values are approximately 13 (X-axis) and 2.33 (Y-axis) and the standard deviations are not equal but are 0.8 and 1.11 respectively, the mean values of both axes are in Figure 8 zero and the standard deviation is one in both axes. It should be noted that the maxima / minima / mean values / variances are in each case only numerical values, but since the historical data consist of several series of measurements, a number of values result from them. These are then standardized as described.
  • the data are then optimally prepared for the dimensional reduction through a principal component analysis.
  • a standardization function together with its parameters is preferably used, which was received and stored as part of the learning of the classifier 31.
  • preferably adapted functions are used which were obtained when the classifier 31 was taught in, which will be discussed in greater detail below.
  • step d parameters are used that were obtained in the course of teaching the classifier 31, in particular factors of the linear combinations that were determined during the teaching.
  • adapted functions are preferably used that were obtained when the classifier 31 was taught.
  • the main component analysis yields reduced feature values 30, which in the next step e) are fed to the trained support vector machine 31 with a radial base function, whereupon it outputs associated status information for the monitored transport chains 6 in step f).
  • some reduced feature values are also shown by way of example in the form of points, the position of which corresponds to the two main components according to the X and Y axes. Those points to which a good condition belongs are shown without filling and those points to which a bad condition belongs are shown with a filling. It should be noted that even if the graph includes gradual values between good and bad, the status information output as output in response to a monitoring data set 8 received as input is always good or bad in the example described here. For points that are located in an area with hatching from right to left, regardless of how narrow it is, it applies accordingly that they are shown without filling for "good” and points in areas with hatching from left to right are correspondingly filled points for "bad". This applies to some points in Figure 9 Not.
  • the status information “bad” means that the monitored transport chains 6 will have to be replaced in the relatively near future, specifically in less than a month.
  • “Good” means that an exchange will only be necessary at a later point in time.
  • the learned classifier to which the reduced feature values are fed in step e), has previously been learned to be able to output associated status information for received reduced feature values 30.
  • the graph in Figure 9 with the hatching contained therein, so to speak, represents the result of the learning or, since status information is only shown for two of the main components by way of example, a part of it visually and schematically.
  • the learning takes place or was preferably carried out by performing an embodiment of the inventive method for learning which is described below. It should be noted that these steps are carried out before step a) of the method for monitoring described above and thus can also form part of the method for monitoring, but do not have to.
  • FIG. 3 shows a flowchart with the steps of the example of the method for teaching the classifier 31.
  • the steps of the above-described exemplary embodiment of the method for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation, in particular at least one transport chain 6, in a manufacturing plant 1 can be carried out by means of a computer program that includes program code means that are activated when the program is executed at least one computer causing the at least one computer to perform the steps.
  • a computer program can also be used which comprises program code means which, when the program is executed on at least one computer, cause the at least one computer to carry out the steps of the method for teaching and then the steps of the method for monitoring.
  • FIG Figure 11 An arrangement for carrying out the above-described exemplary embodiment of a method for monitoring according to the invention is shown purely schematically in FIG Figure 11 shown. It preferably comprises one or more sensors 39, by means of which the process values 11, 12, in this case the motor current 11 and the speed 12 and / or measured values from which these process values can be derived, can be recorded during operation, and a Computing device, in the present case an industrial PC 40, which is designed and / or set up to carry out the steps a) to f) described above. A corresponding computer program is preferably stored on the industrial PC.
  • the sensors 40 are arranged in a suitable position in the system 1 and are connected to the industrial PC 40 in a wired or wireless manner, see above that the process values 11, 12 or measured values from which these can be derived can be transmitted to the industrial PC 40.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überwachen des Zustandes einer Komponente, insbesondere einer Transportkette (6), in einer Fertigungsanlage (1), bei dema) ein Überwachungsdatensatz (8) empfangen wird, der eine oder mehrere Reihen (9, 10) von der im Betrieb bewegten Komponente (6) zugeordneten Prozesswerten (11, 12) umfasst,b) auf Basis der Prozesswerte (11, 12) Merkmalswerte (14) ermittelt werden, indem mehrere innerhalb des Erfassungszeitraumes (13) liegende Zeitfenster (15) betrachtet werden und für jedes Zeitfenster (15) für die darin liegenden Prozesswerte (11, 12) und/oder für darin liegende von den Prozesswerten (11, 12) abgeleitete Werte statistische Größen ermittelt werden,c) die Merkmalswerte (14) standardisiert und/oder normalisiert werden,d) auf die Merkmalswerte (14) wenigstens eine mathematische Methode zur Dimensionsreduktion angewendet wird, wodurch reduzierte Merkmalswerte (30) erhalten werden,e) die reduzierten Merkmalswerte (30) einem angelernten Maschinen-Lern-Modell (31) als Eingangswerte zugeführt werden, undf) das angelernte Maschinen-Lern-Modell (31) eine Zustandsinformation (37) für die im Betrieb bewegte Komponente (6) als Ausgangswert herausgibt.Des Weiteren betrifft die Erfindung ein Verfahren zum Anlernen, eine Anordnung, eine Fertigungsanlage (1), ein Computerprogramm und ein computerlesbares Medium.The invention relates to a method for monitoring the status of a component, in particular a transport chain (6), in a production plant (1), in which a) a monitoring data set (8) is received which contains one or more rows (9, 10) from the im Process values (11, 12) assigned to operation moving component (6), b) on the basis of the process values (11, 12) feature values (14) are determined by considering several time windows (15) lying within the recording period (13) and for each time window (15) for the process values (11, 12) contained therein and / or for values derived from the process values (11, 12) contained therein, statistical variables are determined, c) the feature values (14) are standardized and / or normalized, d) at least one mathematical method for dimension reduction is applied to the feature values (14), as a result of which reduced feature values (30) are obtained, e) the reduced feature values (30) to a trained machine Le rn model (31) are supplied as input values, andf) the learned machine learning model (31) outputs status information (37) for the component (6) moving during operation as an output value. The invention also relates to a method for learning , an arrangement, a production plant (1), a computer program and a computer-readable medium.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überwachen des Zustandes wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente einer Fertigungsanlage. Des Weiteren betrifft die Erfindung ein Verfahren zum Anlernen eines Maschinen-Lern-Modells, das für die Überwachung des Zustandes wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente in einer Fertigungsanlage verwendet werden kann, eine Anordnung zum Durchführen eines Verfahrens zum Überwachen des Zustandes wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente in einer Fertigungsanlage, eine Fertigungsanlage, ein Computerprogramm und ein computerlesbares Medium.The invention relates to a method for monitoring the state of at least one component of a manufacturing plant that is preferably moved during operation. The invention also relates to a method for teaching a machine learning model that can be used for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation in a manufacturing plant, an arrangement for performing a method for monitoring the state of at least one during operation preferably moving components in a manufacturing plant, a manufacturing plant, a computer program and a computer-readable medium.

Fertigungsanlagen umfassen diverse im Betrieb der Anlage bewegte Komponenten, die mit der Zeit verschmutzen bzw. verschmieren können. Ein Beispiel für solche Komponenten sind Transportketten, die in Öfen, insbesondere sogenannten Reflow-Öfen verwendet werden. Reflow-Öfen kommen u.a. zur Herstellung von (bedruckte) Leiterplatten (im Englischen:
(printed) circuit boards) bzw. Bestückung dieser mit Bauteilen zum Einsatz. Sie werden zur Durchführung des sogenannten Reflow-Löt-Verfahrens verwendet, das auch als Wiederaufschmelzlötverfahren bezeichnet werden kann, und bei dem es sich um ein gängiges Weichlotverfahren im Bereich der Elektrotechnik handelt. Bei dem Reflow-Löten wird Weichlot in Form von Lötpaste auf die Leiterplatte aufgetragen bevor diese mit Bauteilen bestückt wird. Die bestückte Leiterplatte wird anschließend erhitzt, wobei die Lötpaste schmilzt. Dabei werden die Leiterplatten mittels wenigstens einer Transportkette durch den Reflow-Ofen transportiert. Dabei verschmutzt bzw. verschmiert die Transportkette, wodurch beim Start des Reflow-Ofens Probleme, insbesondere aufgrund einer Schwergängigkeit der Transportkette auftreten und sich die Anlaufzeiten des Ofens verlängern können. Schließlich wird die Transportkette so schwergängig, dass ein Start des Ofens nicht mehr möglich ist und die Transportkette ausgetauscht werden muss, wodurch es zu einem längeren Stillstand des Reflow-Ofens kommt.Production systems include various components that are moved during operation of the system and that can become soiled or smeared over time. An example of such components are conveyor chains that are used in ovens, in particular so-called reflow ovens. Reflow ovens are used for the production of (printed) circuit boards (in English:
(printed) circuit boards) or equipping them with components. They are used to carry out the so-called reflow soldering process, which can also be referred to as reflow soldering process, and which is a common soft soldering process in the field of electrical engineering. With reflow soldering, soft solder is applied to the circuit board in the form of solder paste before it is equipped with components. The assembled circuit board is then heated, whereby the solder paste melts. The circuit boards are transported through the reflow oven by means of at least one transport chain. In the process, the transport chain becomes dirty or smeared, causing problems when the reflow oven is started, in particular due to sluggishness occur in the transport chain and the start-up times of the furnace can be extended. Finally, the transport chain becomes so stiff that it is no longer possible to start the oven and the transport chain has to be replaced, which leads to a longer downtime of the reflow oven.

Da eine Verschmutzung der Transportkette derzeit erst dann erkannt werden kann, wenn kein ordnungsgemäßer Betrieb des Reflow-Ofens mehr möglich ist, müssen längere Anlaufzeiten, sowie mögliche Anlagenstillstandszeiten, welche die Produktivität des Reflow-Ofens erheblich beeinträchtigen, in Kauf genommen werden.Since contamination of the transport chain can currently only be detected when the reflow oven can no longer be operated properly, longer start-up times and possible system downtimes, which significantly impair the productivity of the reflow oven, must be accepted.

Ausgehend davon liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Überwachung des Zustandes wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere Transportkette bereitzustellen, mit dem ein möglichst frühzeitiges Erkennen eines nicht ordnungsgemäßen Zustandes der wenigstens einen Komponente erfolgen kann. Darüber hinaus ist es eine Aufgabe der Erfindung, eine Anordnung zur Durchführung eines derartigen Verfahrens bereitzustellen.Proceeding from this, the invention is based on the object of providing a method for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation, in particular a transport chain, with which an incorrect state of the at least one component can be detected as early as possible. In addition, it is an object of the invention to provide an arrangement for carrying out such a method.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren zum Überwachen des Zustandes wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere einer Transportkette, einer Fertigungsanlage gelöst, bei dem

  1. a) ein Überwachungsdatensatz empfangen wird, der eine oder mehrere Reihen von der wenigstens einen im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente zugeordneten Prozesswerten umfasst, wobei die Prozesswerte der oder der jeweiligen Reihe in einem Erfassungszeitraum an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten in der Fertigungsanlage erfasst wurden und/oder von in einem Erfassungszeitraum an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten in der Fertigungsanlage erfassten Messwerten abgeleitet sind,
  2. b) auf Basis der Prozesswerte der oder der jeweiligen Reihe Merkmalswerte ermittelt werden, indem für die oder die jeweilige Reihe mehrere innerhalb des Erfassungszeitraumes liegende Zeitfenster betrachtet werden und für jedes Zeitfenster für die darin liegenden Prozesswerte und/oder für von diesen abgeleitete Werte statistische Größen ermittelt werden, wobei von den Prozesswerten abgeleitete Werte auch mittels der Prozesswerte mehrerer Reihen ermittelt werden können,
  3. c) die Merkmalswerte standardisiert und/oder normalisiert werden,
  4. d) auf die Merkmalswerte wenigstens eine mathematische Methode zur Dimensionsreduktion angewendet wird, wodurch reduzierte Merkmalswerte erhalten werden,
  5. e) die reduzierten Merkmalswerte einem angelernten Maschinen-Lern-Modell als Eingangswerte zugeführt werden, und
  6. f) das angelernte Maschinen-Lern-Modell eine Zustandsinformation für die wenigstens eine im Betrieb bewegte Komponente als Ausgangswert herausgibt.
According to the invention, this object is achieved by a method for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation, in particular a transport chain, of a manufacturing plant, in which
  1. a) a monitoring data record is received which comprises one or more series of process values assigned to the at least one component that is preferably moved during operation, the process values of the respective series being recorded in a recording period at times spaced apart in time in the production plant and / or from in Measured values recorded in the production system are derived from a recording period at time-spaced points in time,
  2. b) characteristic values are determined on the basis of the process values of the respective row or rows by considering several time windows within the recording period for the respective row and determining statistical values for each time window for the process values contained therein and / or for values derived from these whereby values derived from the process values can also be determined using the process values of several series,
  3. c) the characteristic values are standardized and / or normalized,
  4. d) at least one mathematical method for dimension reduction is applied to the feature values, whereby reduced feature values are obtained,
  5. e) the reduced feature values are fed to a trained machine learning model as input values, and
  6. f) the learned machine learning model outputs status information for the at least one component that is moving during operation as an output value.

Der Erfindung liegt also die Überlegung zugrunde, für die Zustandsüberwachung ein angelerntes Maschinen-Lern-Modell (englisch: machine learning model) zur Herausgabe einer Zustandsinformation zu verwenden, wobei diesem gezielt verarbeitete Daten zur Verfügung gestellt werden. Erfindungsgemäß werden Prozesswerte, die der bzw. den zu überwachenden, im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente(n), insbesondere Transportkette(n), zugeordnet sind, zuerst zu Merkmalswerten und anschließend zu reduzierten Merkmalswerten verarbeitet. Die reduzierten Merkmalswerte werden dann dem angelernten Maschinen-Lern-Modell als Eingangswerte zugeführt, und das angelernte Maschinen-Lern-Modell gibt als Ausgangswert eine Zustandsinformation für die zu überwachende(n) Komponente(n) heraus.The invention is therefore based on the idea of using a learned machine learning model for the status monitoring for outputting status information, with this being made available specifically processed data. According to the invention, process values that are assigned to the component (s) to be monitored, preferably moving during operation, in particular transport chain (s), are first processed into feature values and then into reduced feature values. The reduced feature values are then fed to the learned machine learning model as input values, and the learned machine learning model outputs status information for the component (s) to be monitored as an output value.

Bei der Ermittlung der Merkmalswerte erfolgt eine erhebliche Vergrößerung des Merkmalsraumes, so dass aus einer geringen Anzahl von Reihen von Prozesswerten eine große Menge an Informationen gewonnen werden kann. Durch das Standardisieren und/oder Normalisieren der Merkmalswerte und die anschließende Anwendung einer mathematischen Methode zur Dimensionsreduktion, werden reduzierte Merkmalswerte erhalten, wobei der Merkmalsraum stark verkleinert wird und lediglich die relevantesten Informationen beibehalten werden. Durch das Zuführen der reduzierten Merkmalswerte an ein Maschinen-Lern-Modell kann dieser auf präzise Weise eine Zustandsinformation für die wenigstens eine im Betrieb bewegte Komponente ermitteln, ohne dass es zu einem unnötig großen Rechenaufwand kommt. Insbesondere wird durch die Anwendung einer mathematischen Methode zur Dimensionsreduktion und das Berechnen der reduzierten Merkmalswerte eine gute Generalisierbarkeit erreicht, so dass das Verfahren zur Überwachung der wenigstens einen im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente an verschieden Fertigungsanlagen, beziehungsweise Reflow-Öfen, verwendet werden kann.When the feature values are determined, the feature space is considerably enlarged, so that a large amount of information is obtained from a small number of series of process values can be won. By standardizing and / or normalizing the feature values and then using a mathematical method for dimension reduction, reduced feature values are obtained, the feature space being greatly reduced and only the most relevant information being retained. By supplying the reduced feature values to a machine learning model, the latter can precisely determine status information for the at least one component that is moving during operation, without unnecessarily high computational expenditure. In particular, good generalizability is achieved through the use of a mathematical method for dimension reduction and the calculation of the reduced feature values, so that the method can be used to monitor the at least one component that is preferably moved during operation in different production systems or reflow ovens.

Vorteilhafter Weise kann durch dieses Verfahren ein nicht ordnungsgemäßer Zustand der im Betrieb bevorzugt bewegten beweglichen Komponente(n), insbesondere Transportkette(n), etwa eine (starke) Verschmutzung bzw. ein (starkes) Verschmieren dieser, frühzeitig zuverlässig erkannt werden. Dadurch kann die bzw. können die Komponente(n) rechtzeitig, bevorzugt im Rahmen einer geplanten Wartung ausgetauscht werden, sodass das Aufkommen längerer Anlaufzeiten und/oder nicht geplanter Anlagenstillstandszeiten reduziert werden kann. Die frühzeitige Erkennung des Austauschbedarfs hilft den reibungslosen Betrieb sicherzustellen. Sobald ein Bedarf des Tausches einer oder mehrerer Komponenten, insbesondere eines Kettentausches in einem Ofen erkannt wird, was über das erfindungsgemäße Verfahren früher möglich ist, insbesondere einen Monat früher als gemäß dem Stand der Technik, kann die Wartung geplant werden. Die Fertigungsanlage, insbesondere ein Ofen einer solchen, fällt nicht zu Beginn einer Schicht aus. Deswegen können Engpässe vermieden werden. Zudem kann die Produktionszeit verkürzt werden, da längere Anlaufzeiten aufgrund nicht ordnungsgemäßer Zustände verhindert werden.Advantageously, this method can be used to reliably detect an improper state of the movable component (s), particularly the transport chain (s), which are preferably moved during operation, such as (severe) contamination or (severe) smearing of these, at an early stage. As a result, the component (s) can be replaced in good time, preferably as part of a planned maintenance, so that the occurrence of longer start-up times and / or unplanned system downtimes can be reduced. The early identification of the need for replacement helps ensure smooth operation. As soon as a need to replace one or more components, in particular a chain replacement in a furnace, is recognized, which is possible earlier using the method according to the invention, in particular one month earlier than according to the prior art, maintenance can be planned. The production plant, in particular a furnace of such a type, does not fail at the beginning of a shift. Therefore bottlenecks can be avoided. In addition, the production time can be shortened, since longer start-up times due to improper conditions are prevented.

Das erfindungsgemäße Verfahren hat sich als ganz besonders geeignet für die Überwachung von Transportketten von Reflow-Öfen erwiesen. In vielen Bereichen der diskreten Industrie werden Lötvorgänge mit Reflow-Öfen vorgenommen.The method according to the invention has proven to be particularly suitable for monitoring transport chains in reflow ovens. In many areas of the discrete industry, soldering processes are carried out with reflow ovens.

Die Erfindung kann auf alle diese Reflow Öfen ähnlicher Bauweise angewandt werden. Da Reflow-Öfen meist in einen Gesamtprozess eingeordnet sind, bedeuten Stillstände während der Produktion unter Umständen nicht nur einen Stillstand des Ofens, sondern auch vor- und nachgelagerter Produktionsschritte. Gesamtlaufzeiten können somit verkürzt und Gesamtstillstände durch geplante Wartung vermieden werden.The invention can be applied to all of these reflow ovens of similar construction. Since reflow ovens are usually part of an overall process, stoppages during production may not only mean stoppage of the furnace, but also of upstream and downstream production steps. Overall running times can thus be shortened and total downtimes avoided through planned maintenance.

Selbstverständlich können mit dem erfindungsgemäßen Verfahren auch mehrere Komponenten einer Fertigungsanlage überwacht werden. Dann kann für jede zu überwachende Komponente ein Überwachungsdatensatz empfangen werden, der eine oder mehrere Reihen von der jeweiligen Komponente zugeordneten Prozesswerten umfasst. Beispielsweise kann ein Ofen, insbesondere Reflow-Ofen, mehr als eine Transportkette für die Förderung von Leiterplatten durch den Ofen aufweisen. Dann kann entweder nur eine der Transportketten überwacht werden oder es können mehrere, gegebenenfalls auch alle der vorhandenen Transportketten mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens überwacht werden. Es sei angemerkt, dass Reflow-Öfen oftmals mehr als eine Transportkette umfassen, wobei die mehreren Ketten alle mit nur einem, den mehreren Ketten gemeinsamen Motor angetrieben werden können bzw. oftmals werden. Werden in diesem Falle für die Überwachung der mehreren Ketten Daten des einen Motors als zugeordnete Prozessdatenbetrachtet herangezogen, beispielsweise der Motorstrom und/oder die Motordrehzahl des einen die mehreren Ketten antreibenden Motors, wird für die zwei oder mehr Ketten nur ein Überwachungsdatensatz bereitgestellt bzw. in Schritt a) empfangen. Die Prozesswerte sind hier über den Motor jeder der von diesem angetriebenen Ketten zugeordnet. Die Zustandsinformation, die in Schritt f) erhalten wird, ist dann - insbesondere unter der Annahme, dass alle Ketten gleichermaßen verschmutzen - eine Zustandsinformation für alle von dem einen Motor angetriebene Ketten.Of course, several components of a manufacturing plant can also be monitored with the method according to the invention. A monitoring data record can then be received for each component to be monitored which comprises one or more series of process values assigned to the respective component. For example, an oven, in particular a reflow oven, can have more than one transport chain for conveying circuit boards through the oven. Then either only one of the transport chains can be monitored or several, possibly also all of the existing transport chains can be monitored by means of the method according to the invention. It should be noted that reflow ovens often comprise more than one transport chain, the multiple chains all being able to be driven or often being driven by only one motor common to the multiple chains. If, in this case, data of one motor is used as associated process data for monitoring the multiple chains, for example the motor current and / or the motor speed of the one motor driving the multiple chains, only one monitoring data record is provided for the two or more chains or in step a) received. The process values are assigned to each of the chains driven by the motor. The status information that is obtained in step f) is then - especially under the assumption that all Dirt chains equally - status information for all chains driven by one motor.

Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung wird zusätzlich wenigstens ein Warnsignal und/oder wenigstens eine Warnnachricht ausgegeben, wenn in Schritt f) eine Zustandsinformation herausgegeben wird, welche einen schlechten bzw. nicht ordnungsgemäßen Zustand der wenigstens einen Komponente indiziert. Dadurch kann gewährleistet werden, dass nach einer Feststellung eines nicht ordnungsgemäßen Zustands der im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente(n) diese in naher Zukunft im Rahmen einer geplanten Wartung ausgetauscht werden kann bzw. können. Es kann beispielsweise ein akustisches Warnsignal ausgegeben werden und/oder ein optisches Warnsignal. Alternativ oder zusätzlich kann wenigstens eine Warnnachricht, etwa per bzw. als SMS und/oder per bzw. als Mail abgesendet werden.According to an advantageous embodiment, at least one warning signal and / or at least one warning message is additionally output if status information is output in step f) which indicates a bad or improper status of the at least one component. It can thereby be ensured that after an incorrect state of the component (s) preferably moved during operation has been determined, they can be replaced in the near future as part of a planned maintenance. For example, an acoustic warning signal and / or an optical warning signal can be output. Alternatively or additionally, at least one warning message can be sent, for example by or as SMS and / or by or as email.

Gegenstand der Erfindung ist auch ein Verfahren zum Anlernen eines Maschinen-Lern-Modells, welches für die Überwachung des Zustands wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere wenigstens einer Transportkette, einer Fertigungsanlage verwendet werden kann, bei dem

  • aa) mehrere Anlerndatensätze empfangen werden, wobei jeder Anlerndatensatz eine oder mehrere Reihen von wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente zugeordneten Prozesswerten umfasst, wobei die Prozesswerte der oder der jeweiligen Reihe in einem Erfassungszeitraum an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten in einer die wenigstens eine Komponente umfassenden Fertigungsanlage erfasst wurden und/oder von in einem Erfassungszeitraum an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten in einer die wenigstens eine Komponente umfassenden Fertigungsanlage erfassten Messwerten abgeleitet sind, und wobei jeder Anlerndatensatz eine der oder den Reihen des jeweiligen Anlerndatensatzes zugeordnete Zustandsinformation über die wenigstens eine im Betrieb bewegte Komponente umfasst,
  • bb) auf Basis der Prozesswerte der Reihen der Anlerndatensätze Merkmalswerte ermittelt werden, wobei für jede Reihe der Anlerndatensätze mehrere innerhalb des Erfassungszeitraumes liegende Zeitfenster betrachtet werden und für jedes Zeitfenster für die darin liegenden Prozesswerte und/oder für von diesen abgeleitete Werte statistische Größen als Merkmalswerte ermittelt werden, wobei von den Prozesswerten abgeleitete Werte auch mittels der Prozesswerte mehrerer Reihen ermittelt werden können,
  • cc) die Merkmalswerte standardisiert und/oder normalisiert werden,
  • dd) auf die Merkmalswerte wenigstens eine mathematische Methode zur Dimensionsreduktion angewendet wird, um reduzierte Merkmalswerte erhalten,
  • ee) die reduzierten Merkmalswerte zusammen mit den diesen jeweils zugeordneten Zustandsinformationen für die wenigstens eine Komponente, insbesondere die wenigstens eine Transportkette, dem Maschinen-Lern-Modell zugeführt werden, und
  • ff) das Maschinen-Lern-Modell anhand der reduzierten Merkmalswerte und den zugeordneten Zustandsinformationen angelernt wird.
The invention also relates to a method for teaching a machine learning model, which can be used for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation, in particular at least one transport chain, of a manufacturing plant in which
  • aa) a plurality of training data records are received, each training data record comprising one or more rows of at least one process values associated with at least one component that is preferably moved during operation, the process values of the respective row or rows being recorded in a recording period at time-spaced points in time in a production system comprising the at least one component have been and / or are derived from measured values recorded in a recording period at time-spaced points in time in a production system comprising the at least one component, and each training data record comprising one of the series or rows of the respective training data record about the at least one component moving during operation,
  • bb) Characteristic values are determined on the basis of the process values of the series of training data records, with several time windows within the recording period being considered for each row of teaching data records and statistical variables being determined as characteristic values for each time window for the process values contained therein and / or for values derived from them whereby values derived from the process values can also be determined using the process values of several series,
  • cc) the characteristic values are standardized and / or normalized,
  • dd) at least one mathematical method for dimension reduction is applied to the feature values in order to obtain reduced feature values,
  • ee) the reduced feature values are fed to the machine learning model together with the status information for the at least one component, in particular the at least one transport chain, assigned to them, and
  • ff) the machine learning model is learned on the basis of the reduced feature values and the assigned status information.

Es werden also Prozessdaten, die wenigstens einer Komponente zugeordnet sind, herangezogen und aus diesen insbesondere Machine Learning Features ermittelt, die eine Komponente bzw. Komponenten im ordnungsgemäßen und nicht ordnungsgemäßen Zustand, insbesondere (eine) saubere und eine verschmutzte Komponente(n), im Feature-Raum unterscheidbar machen. Der hochdimensionale Feature-Raum wird, insbesondere, um bessere Generalisierbarkeit herzustellen, reduziert, und es wird ein Maschinen-Lern-Modell, insbesondere Klassifikator, trainiert, bevorzugt mit dem Surpervised Ansatz.Process data that are assigned to at least one component are therefore used and, in particular, machine learning features are determined from these that identify a component or components in the proper and improper state, in particular (a) clean and a dirty component (s), in the feature - Make space distinguishable. The high-dimensional feature space is reduced, in particular in order to produce better generalizability, and a machine learning model, in particular a classifier, is trained, preferably with the surpervised approach.

In bevorzugter Weise ist bei dem Verfahren zum Überwachen des Zustands wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere wenigstens einer Transportkette, einer Fertigungsanlage das in Schritt e) verwendete Maschinen-Lern-Modell mittels des oben angegebenen Verfahrens zum Anlernen eines Maschinen-Lern-Modells angelernt bzw. angelernt worden.In the method for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation, in particular at least one transport chain, of a manufacturing plant is preferably the machine learning model used in step e) has been learned or learned by means of the above-mentioned method for learning a machine learning model.

Die Schritte bb), cc) und dd) des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Anlernen und die Schritte b), c) und d) des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Überwachung können überwiegend analog sein. Im Rahmen des Anlernens werden jedoch mehrere Datensätze berücksichtigt.Steps bb), cc) and dd) of the method according to the invention for teaching and steps b), c) and d) of the method according to the invention for monitoring can be predominantly analogous. However, several data sets are taken into account as part of the learning process.

Bevorzugt gilt, dass die im Rahmen des Anlernens in Schritt cc) verwendete Standardisierungs- und/oder Normierungsfunktion und/oder deren Parameter, insbesondere diejenigen Parameter, mit denen die Merkmalswerte der Anlerndatensätze standardisiert und/oder normiert werden, gespeichert wird. Mit anderen Worten werden insbesondere die Parameter der Standardisierungs- /Normierungsfunktion, die die Eingangswerte auf die Ausgangswerte abbilden, gespeichert.It is preferred that the standardization and / or normalization function and / or parameters thereof used in the context of teaching in step cc), in particular those parameters with which the feature values of the teaching data records are standardized and / or normalized, is stored. In other words, in particular the parameters of the standardization / normalization function, which map the input values to the output values, are stored.

Besonders bevorzugt gilt dann, dass in Schritt c) die gespeicherte Standardisierungs- bzw. Normierungsfunktion und/oder die gespeicherten Parameter verwendet werden, um die Merkmalswerte des Überwachungsdatensatzes zu standardisieren bzw. zu normieren.It then particularly preferably applies that in step c) the stored standardization or normalization function and / or the stored parameters are used in order to standardize or normalize the feature values of the monitoring data set.

Entsprechend kann in Weiterbildung vorgesehen sein, dass in Schritt c) eine Standardisierungsfunktion und/oder eine Normierungsfunktion und/oder Parameter verwendet werden, die im Rahmen des Anlernens des Maschinen-Lern-Modells, dem in Schritt e) die reduzierten Merkmalswerte zusammen mit den diesen jeweils zugeordneten Zustandsinformationen zugeführt werden, ermittelt wurden.Correspondingly, in a further development it can be provided that in step c) a standardization function and / or a normalization function and / or parameters are used which, as part of the learning of the machine learning model, which in step e), the reduced feature values together with these respectively assigned status information are supplied, were determined.

In der späteren Anwendung wird dann mit anderen Worten insbesondere die Standardisierungs- und/oder Normierungsfunktion und/oder werden die zuvor festgelegten Parameter verwendet, um die Eingangswerte im Betrieb auf die Ausgangswerte im Betrieb abzubilden. Besonders bevorzugt sind die gespeicherten Parameter der Mittelwert des Anlerndatensatzes bzw. der Anlerndatensätze und die Skalierungsfunktion, die eine Varianz = 1 für den Anlerndatensatz bzw. die Anlerndatensätze herbeiführt.In other words, in the later application, in particular the standardization and / or normalization function and / or the previously defined parameters are used to map the input values during operation onto the output values during operation. The stored parameters are particularly preferably the mean value of the training data set or the training data sets and the scaling function, which brings about a variance = 1 for the training data set or the training data sets.

Weiterhin bevorzugt werden die Parameter der in Schritt dd) durchgeführten wenigstens einen mathematischen Methode zur Dimensionsreduktion, insbesondere der einer in Schritt dd) durchgeführten Hauptkomponentenanalyse gespeichert.The parameters of the at least one mathematical method for dimension reduction carried out in step dd), in particular that of a main component analysis carried out in step dd), are also preferably stored.

Besonders bevorzugt gilt dann, dass diese in Schritt d) verwendet werden. Wird eine Hauptkomponentenanalyse durchgeführt, sind die Parameter bevorzugt die Faktoren der Linearkombination der Hauptkomponentenanalyse.It is particularly preferred that these are used in step d). If a principal component analysis is carried out, the parameters are preferably the factors of the linear combination of the principal component analysis.

Eine weitere Ausführungsform zeichnet sich daher dadurch aus, dass in Schritt d) im Rahmen der wenigstens einen mathematischen Methode zur Dimensionsreduktion Parameter verwendet werden, die im Rahmen des Anlernens des Maschinen-Lern-Modells, dem in Schritt e) die reduzierten Merkmalswerte zusammen mit den diesen jeweils zugeordneten Zustandsinformationen zugeführt werden, ermittelt wurden.Another embodiment is therefore characterized in that in step d) in the context of the at least one mathematical method for dimension reduction, parameters are used which, in the context of the learning of the machine learning model, which in step e) the reduced feature values together with the these respectively assigned status information are supplied, were determined.

Bei den vorgenannten Ausführungsformen werden mit anderen Worten, statt Parameter der Standardisierung/Normierung und der wenigstens einen Methode zur Dimensionsreduktion, insbesondere Hauptkomponentenanalyse, bei der Überwachung wie beim Anlernen auf die Daten anzupassen, bevorzugt die im Rahmen des Anlernens angepassten Funktionen verwendet. Dies basiert insbesondere auf der Annahme, dass die Anlerndatensätze die gleichen statistischen Eigenschaften besitzen wie die späteren Daten im Betrieb bei der Überwachung. Das ist bei Machine Learning oftmals eine Grundannahme.In other words, in the aforementioned embodiments, instead of adapting parameters of the standardization / normalization and the at least one method for dimensional reduction, in particular principal component analysis, to the data in monitoring and teaching, the functions adapted in the context of teaching are preferably used. This is based in particular on the assumption that the training data sets have the same statistical properties as the later data during operation during monitoring. This is often a basic assumption in machine learning.

Weiter bevorzugt gilt, dass das Maschinen-Lern-Modell nach dem Anlernen in Schritt ff) gespeichert wird, um dann für die Überwachung herangezogen werden zu können.It is also preferred that the machine learning model is stored after the learning in step ff) so that it can then be used for monitoring.

Mehrere bedeutet vorliegend zwei, drei oder mehr. Dass mehrere Anlerndatensätze empfangen werden bedeutet also, dass zwei, drei, vier oder auch mehr Anlerndatensätze empfangen werden. Dass ein Datensatz mehrere Reihen umfasst bedeutet entsprechend, dass er zwei, drei oder mehr Reihen aufweist.In the present case, several means two, three or more. The fact that several training data records are received therefore means that two, three, four or even more training data records are received. Correspondingly, the fact that a data record comprises several rows means that it has two, three or more rows.

Die Schritte a) bis f) bzw. aa) bis ff) werden zweckmäßiger Weise mittels bzw. von wenigstens einer Recheneinrichtung, etwa wenigstens einem PC, insbesondere Industrie-PC durchgeführt.Steps a) to f) or aa) to ff) are expediently carried out by means of or by at least one computing device, for example at least one PC, in particular an industrial PC.

Besonders bevorzugt handelt es sich bei der Fertigungsanlage um einen Ofen, insbesondere Reflow-Ofen, der bevorzugt zum Löten von Leiterplatten mit einer Lötpaste zum Einsatz kommt, oder die Fertigungsanlage umfasst wenigstens einen solchen.The production system is particularly preferably an oven, in particular a reflow oven, which is preferably used for soldering printed circuit boards with a solder paste, or the production system comprises at least one such.

Die wenigstens eine im Betrieb bevorzugt bewegte Komponente ist insbesondere eine mechanische Komponente. Besonders bevorzugt ist es eine Transportkette eines Ofens, insbesondere Reflow-Ofens, welche bevorzugt dem Transport von Leiterplatten durch den Ofen dient bzw. dienen. Eine solche Transportkette kann bzw. solche Transportketten können Bestandteil eines der Förderung von Leiterplatten durch den Ofen dienenden Transportbandes sein.The at least one component that is preferably moved during operation is in particular a mechanical component. It is particularly preferred to use a transport chain of an oven, in particular a reflow oven, which is or are used to transport printed circuit boards through the oven. Such a transport chain or such transport chains can be part of a conveyor belt serving to convey circuit boards through the furnace.

Als Maschinen-Lern-Modell kann prinzipiell jedes Modell dienen, über welches Eingangswerte bzw. -daten, vorliegend insbesondere reduzierte Merkmalswerte, mit Ausgangswerten bzw. - daten, vorliegend insbesondere Zustandsinformationen, assoziierbar sind bzw. assoziiert werden (können).In principle, any model can serve as a machine learning model via which input values or data, in the present case in particular reduced feature values, can be or can be associated with output values or data, in the present case in particular status information.

Das Maschinen-Lern-Modell kann in an sich bekannter Weise wenigstens einen Maschinen-Lern-Algorithmus umfassen bzw. dadurch gegeben sein.The machine learning model can comprise or be given by at least one machine learning algorithm in a manner known per se.

Das Maschinen-Lern-Modell ist in besonders bevorzugter Ausgestaltung durch einen Klassifikator gegeben bzw. umfasst wenigstens einen solchen.In a particularly preferred embodiment, the machine learning model is given by a classifier or comprises at least one such.

Ein Klassifikator ist eine mathematische Abbildungsfunktion, die einen Eingangsvektor auf einen Ausgangsvektor abbildet. Wenn, rein beispielhaft, der Eingangsvektor, auch Merkmalsvektor, aus den einzelnen Farbwerten der Pixel eines Bildes besteht, kann ein möglicher Ausgangsvektor, auch Klassenvektor, dann beispielsweise für zwei zu unterscheidende Klassen ein 1x2-Dimensionaler Vektor mit den Klassen "Hund" und "Katze" sein. Die Abbildungsfunktion wird mittels eines Lernverfahrens parametriert, infolgedessen der Fehler von tatsächlicher Klasse und durch den Klassifikator ausgegebenen Klasse minimiert wird.A classifier is a mathematical mapping function that maps an input vector to an output vector. If, purely by way of example, the input vector, also a feature vector, consists of the individual color values of the pixels of an image, a possible output vector, also a class vector, then for example a 1x2-dimensional vector with the classes "dog" and "cat" for two classes to be distinguished " be. The mapping function is parameterized by means of a learning process, as a result of which the error of the actual class and the class output by the classifier is minimized.

Der Klassifikator kann als eine Support Vector Machine, insbesondere eine Support Vector Machine mit Radialbasisfunktion, oder ein künstliches neuronales Netz oder eine Nächste-Nachbarn-Klassifikation oder ein Entscheidungsbaum oder ein Random Forest Klassifikator ausgestaltet sein oder eine Support Vector Machine, insbesondere eine Support Vector Machine mit Radialbasisfunktion, und/oder ein künstliches neuronales Netz und/oder eine Nächste-Nachbarn-Klassifikation und/oder einen Entscheidungsbaum und/oder einen Random Forest Klassifikator umfassen.The classifier can be designed as a support vector machine, in particular a support vector machine with a radial basis function, or an artificial neural network or a closest neighbor classification or a decision tree or a random forest classifier, or a support vector machine, in particular a support vector machine with radial basis function, and / or an artificial neural network and / or a closest neighbor classification and / or a decision tree and / or a random forest classifier.

Besonders bevorzugt gilt, dass der Klassifikator als Support Vector Machine mit einer Radialbasisfunktion, insbesondere einer Radialbasisfunktion als Kernel ausgebildet ist oder eine solche umfasst. Vereinfacht gesagt gibt das Kernel die Form der Entscheidungsfunktion vor, die bestimmt, ob ein Zustand, bzw., wenn in besonders bevorzugter Ausgestaltung Prozessdaten aus einer Anlaufphase betrachtet werden, ein Anlauf als gut oder schlecht klassifiziert wird.It is particularly preferred that the classifier is designed as a support vector machine with a radial basis function, in particular a radial basis function, as a kernel or includes such a function. Put simply, the kernel specifies the form of the decision function that determines whether a state or, if in a particularly preferred embodiment process data from a start-up phase are considered, a start-up is classified as good or bad.

Zu Support Vector Machines siehe beispielsweise den Aufsatz " Support-Vector Networks" von C. Cortes und V. Vapnik, Machine Learning, Volume 20, Issue 3, Seiten 273-297 (1995 ), zu künstlichen neuronalen Netzen siehe beispielsweise das Buch " Theorie der Neuronalen Netze: Eine systematische Einführung" von Raül Rojas, 4. korrigierter Nachdruck, Springer, Berlin u. a. 1996, ISBN 3-540-56353-9 , zu Nächste-Nachbarn-Klassifikation siehe beispielsweise den Aufsatz " An Introduction to Kernel and Nearest-Neighbor Nonparametric Regression" von N. S. Altmann, The American Statistician, Vol. 46. No. 3, August 1992, Seiten 175-185 , zu Entscheidungsbäumen siehe beispielsweise den Artikel " Induction of Decision Trees" von J. R. Quinlan, Machine Learning 1, 1 (März 1986), Seiten 81-109 , zum Random Forest Klassifikator siehe beispielsweise den Aufsatz " Random Decision Forests" von Tin Kam Ho, Proceedings of 3rd International Conference on Document Analysis and Recognition, Datum der Konferenz: 14. bis 16. August 1995, ISBN: 0-8186-7128-9, DOI: 10.1109/ICDAR.1995.598994 .For support vector machines see, for example, the article " Support-Vector Networks "by C. Cortes and V. Vapnik, Machine Learning, Volume 20, Issue 3, pages 273-297 (1995 ), on artificial neural networks see, for example, the book " Theory of Neural Networks: A Systematic Introduction "by Raül Rojas, 4th corrected reprint, Springer, Berlin et al. 1996, ISBN 3-540-56353-9 , for nearest neighbor classification, see, for example, the article " An Introduction to Kernel and Nearest-Neighbor Nonparametric Regression "by NS Altmann, The American Statistician, Vol. 46. No. 3, August 1992, pp. 175-185 , for decision trees see for example the article " Induction of Decision Trees "by JR Quinlan, Machine Learning 1, 1 (March 1986), pages 81-109 , for the random forest classifier see for example the article " Random Decision Forests "by Tin Kam Ho, Proceedings of 3rd International Conference on Document Analysis and Recognition, Conference date: August 14-16, 1995, ISBN: 0-8186-7128-9, DOI: 10.1109 / ICDAR.1995.598994 .

Das Maschinen-Lern-Modell kann auch wenigstens einen Regressor umfassen oder durch einen solchen gegeben sein. Dann kann es sich bei dem Regressor in bevorzugter Ausgestaltung um einen Support Vector Machine Regressor (siehe beispielsweise den Aufsatz " Support Vector Regression Machines", von Drucker, Harris; Burges, Christ. C.; Kaufman, Linda; Smola, Alexander J.; and Vapnik, Vladimir N. (1997), in Advances in Neural Information Processing Systems 9, NIPS 1996, 155-161, MIT Press ) oder ein künstliches neuronales Netz (siehe beispielsweise das Buch " Theorie der Neuronalen Netze: Eine systematische Einführung" von Raúl Rojas, 4. korrigierter Nachdruck, Springer, Berlin u. a. 1996, ISBN 3-540-56353-9 ) oder einen Nächste-Nachbarn-Regressor (siehe beispielsweise den Aufsatz " An Introduction to Kernel and Nearest-Neighbor Nonparametric Regression" von N. S. Altmann, The American Statistician, Vol. 46. No. 3, August 1992, Seiten 175-185 ) oder einen Random Forest Regressor (siehe beispielsweise den Aufsatz " Random Forests" von Leo Breiman, Machine Learning, Volume 45, Issue 1, Seiten 5-32 (2001 )) oder einen Regressionsbaum (siehe beispielsweise den Artikel " Induction of Decision Trees" von J. R. Quinlan, Machine Learning 1, 1 (März 1986), Seiten 81-109 ) handeln.The machine learning model can also include or be given by at least one regressor. In a preferred embodiment, the regressor can then be a support vector machine regressor (see, for example, the article " Support Vector Regression Machines ", by Drucker, Harris; Burges, Christ. C .; Kaufman, Linda; Smola, Alexander J .; and Vapnik, Vladimir N. (1997), in Advances in Neural Information Processing Systems 9, NIPS 1996, 155-161, MIT Press ) or an artificial neural network (see for example the book " Theory of Neural Networks: A Systematic Introduction "by Raúl Rojas, 4th corrected reprint, Springer, Berlin et al. 1996, ISBN 3-540-56353-9 ) or a nearest neighbor regressor (see for example the article " An Introduction to Kernel and Nearest-Neighbor Nonparametric Regression "by NS Altmann, The American Statistician, Vol. 46. No. 3, August 1992, pp. 175-185 ) or a random forest regressor (see for example the article " Random Forests "by Leo Breiman, Machine Learning, Volume 45, Issue 1, pages 5-32 (2001 )) or a regression tree (see for example the article " Induction of Decision Trees "by JR Quinlan, Machine Learning 1, 1 (March 1986), pages 81-109 ) act.

Das Anlernen des Maschinen-Lern-Modells kann überwacht oder unüberwacht von statten gehen. Beim überwachten Lernen sind die zu unterscheidenden Klassen bereit bekannt, beispielsweise ob die Kette im Ofen getauscht werden muss, oder ob eine Wartung nicht nötig ist. Bei unüberwachtem Lernen sind die Klassen nicht bekannt. Es werden dann sogenannte Cluster gesucht. Cluster sind dadurch definiert, dass alle Merkmalsvektoren innerhalb eines Clusters ähnlich zueinander und unähnlich zu Merkmalsvektoren anderer Cluster sind.The teaching of the machine learning model can be monitored or unsupervised. In supervised learning are the classes to be distinguished are already known, for example whether the chain in the furnace needs to be replaced or whether maintenance is not necessary. In the case of unsupervised learning, the classes are not known. So-called clusters are then searched for. Clusters are defined in that all feature vectors within a cluster are similar to one another and dissimilar to feature vectors of other clusters.

Prozesswerte sind Werte von Prozess- bzw. Zustandsgrößen der im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente bzw. Komponenten, insbesondere der Transportkette bzw. Transportkette, und/oder von der bzw. den im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente(n) zugeordneten weiteren Komponenten der Anlage, etwa wenigstens eines Motors, welcher die Komponente bzw. die Komponenten während des Betriebs antreibt. Beispiele für Prozesswerte, die sich als besonders geeignet erwiesen haben, sind Werte des Motorstroms, der Motorspannung, der Motorlast und/oder der Motordrehzahl wenigstens eines dem Antrieb der im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente(n) dienenden Motors.Process values are values of process or status variables of the component or components that are preferably moved during operation, in particular the transport chain or transport chain, and / or of the further components of the system assigned to the component (s) that are preferably moved during operation, for example at least a motor that drives the component or components during operation. Examples of process values that have proven to be particularly suitable are values of the motor current, the motor voltage, the motor load and / or the motor speed of at least one motor which is used to drive the component (s) that are preferably moved during operation.

Die Prozesswerte können beispielsweise mittels wenigstens eines Sensors in der bzw. der jeweiligen Fertigungsanlage erfasst werden bzw. worden sein. Es ist aber auch nicht ausgeschlossen, dass Prozesswerte der Reihen durch Werte gegeben sind, die nicht direkt selber gemessen, sondern ihrerseits von gemessenen Größen abgeleitet wurden. Selbstverständlich kann es auch sein, dass eine oder mehrere Reihen direkt gemessen Größen umfassen, während eine oder mehrere andere Reihen Größen umfassen, die von gemessenen Größen abgeleitet, insbesondere aus gemessenen Größen berechnet wurden. Rein beispielhaft sei hier genannt, dass eine Spannung gemessen und ein Strom berechnet wird.The process values can, for example, be or have been recorded by means of at least one sensor in the respective manufacturing plant. However, it cannot be ruled out that the process values of the series are given by values that are not measured directly themselves, but are in turn derived from measured variables. It can of course also be the case that one or more rows include directly measured quantities, while one or more other rows include quantities that have been derived from measured quantities, in particular calculated from measured quantities. Purely by way of example, it should be mentioned here that a voltage is measured and a current is calculated.

Die mehreren Anlerndatensätze umfassen zweckmäßigerweise Prozesswerte aus mehreren zurückliegenden Betrieben, mit anderen Worten historische Daten, für die jeweils bekannt war bzw. ist, welche Zeitspannen nach dem Ende des jeweiligen Erfassungszeitraums ein Austausch der (jeweiligen) Komponente erforderlich war.The multiple learning data records expediently include process values from multiple previous operations, in other words historical data, for which it was or is known which time periods after the end of the respective recording period an exchange of the (respective) component was necessary.

Es sei angemerkt, dass die bzw. die jeweilige Komponente, der die Prozesswerte aus den Anlerndatensätzen zugeordnet sind, von derjenigen Komponente bzw. denjenigen Komponenten, die dann mittels des angelernten Maschinen-Lern-Modells erfindungsgemäß überwacht werden, verschieden sein kann bzw. verschieden sein können. Bevorzugt ist diejenige Komponente bzw. sind diejenigen Komponenten, für welche die Anlerndaten erfasst werden bzw. wurden, und diejenige bzw. diejenigen Komponente, die mit dem angelernten Maschinen-Lern-Modell überwacht werden, baugleich oder zumindest ähnlich. Die mehreren Anlerndatensätze können mit anderen Worten zu verschiedenen jedoch bevorzugt baugleichen oder zumindest ähnlichen Komponenten gehören bzw. von solchen stammen. Bevorzugt werden mit dem angelernten Maschinen-Lern-Modell Komponenten des gleichen Modells überwacht, für welche auch die Anlerndatensätze erfasst wurden, etwa eine Transportkette bzw. Transportketten des gleichen Modells. Die Prozesswerte der Anlerndatensätze bzw. die Messwertem von welchen diese abgeleitet sind, können in der gleichen Fertigungsanlage erfasst werden bzw. worden sein, in der auch das Überwachungsverfahren durchgeführt wird bzw. durchzuführen ist, beispielsweise an einer oder mehreren Komponenten, insbesondere Transportketten, die dort in einem vor der Überwachung liegenden Zeitraum in Betrieb waren. Alternativ oder zusätzlich ist es auch möglich, dass Anlerndatensätze mit Prozesswerten genutzt werden, die aus einer oder mehreren anderen Fertigungsanlagen stammen, die eine oder mehrere zu der/den zu überwachenden Komponente(n) baugleiche oder zumindest ähnliche Komponenten aufweisen.It should be noted that the component or components to which the process values from the learning data records are assigned can be different from that component or components that are then monitored according to the invention using the learned machine learning model can. The component or components for which the learning data is or have been recorded and the component or components that are monitored with the learned machine learning model are preferably structurally identical or at least similar. In other words, the plurality of training data records can belong to different components, but are preferably structurally identical or at least similar, or originate from such components. The learned machine learning model is preferably used to monitor components of the same model for which the learning data records were also recorded, for example a transport chain or transport chains of the same model. The process values of the learning data records or the measured values from which they are derived can be or have been recorded in the same production facility in which the monitoring method is or is to be carried out, for example on one or more components, in particular transport chains, which there were in operation for a period prior to the monitoring. As an alternative or in addition, it is also possible to use training data sets with process values that originate from one or more other production systems that have one or more components that are identical or at least similar to the component (s) to be monitored.

Die Zustandsinformationen der Anlerndatensätze können insbesondere anhand der Länge der Zeitspanne zwischen dem Ende des Erfassungszeitraums des jeweiligen Anlerndatensatzes und dem darauffolgenden Auftreten eines nicht ordnungsgemäßen Zustands und/oder erforderlichen Austauschs der (jeweiligen) Komponente ermittelt werden bzw. worden sein. Anhand der Betrachtung historischer Daten, für welche im Rückblick bekannt ist, wann im Anschluss an die Erfassung der Prozesswerte Probleme auftraten bzw. ein Austausch erforderlich war oder auch nicht, können geeignete Beispielsdatensätze für "gut" und "schlecht" erhalten werden, die für das Anlernen des Maschinen-Lern-Modells besonders geeignet sind. Dadurch kann das Maschinen-Lern-Modell derartig angelernt werden, dass es eine Zustandsinformation, die einem schlechten oder nicht ordnungsgemäßen Zustand der Komponente(n) entspricht, früh- bzw. rechtzeitig herausgibt. Ist beispielsweise bekannt, dass vier Wochen oder früher im Anschluss an den den Prozesswerten eines Datensatzes zugeordneten Erfassungszeitraum ein Austausch der betrachteten Komponente(n) erforderlich war, kann diesen Prozesswerten "schlecht" oder "nicht ordnungsgemäß" als Zustandsinformation zugeordnet werden bzw. worden sein. War beispielsweise in den sich an einen Erfassungszeitraum anschließenden zwei Monaten kein Austausch erforderlich, kann den Prozesswerten "gut" bzw. "ordnungsgemäß" als Zustandsinformation zugeordnet werden. Es sei betont, dass diese Zeiträume rein beispielhaft zu verstehen sind und die einer Unterscheidung zwischen gut/schlecht bzw. ordnungsgemäß/nicht ordnungsgemäß dienenden Zeiträume auch ganz anders gewählt sein können, insbesondere abhängig vom konkreten Fall.The status information of the learning data records can be determined or have been determined in particular on the basis of the length of the time span between the end of the recording period of the respective learning data record and the subsequent occurrence of an incorrect status and / or necessary replacement of the (respective) component. Based on the consideration historical data, for which it is known in retrospect when problems occurred after the acquisition of the process values or when an exchange was necessary or not, suitable example data records for "good" and "bad" can be obtained for teaching the machine -Learning model are particularly suitable. As a result, the machine learning model can be learned in such a way that it issues status information that corresponds to a bad or improper status of the component (s) early or in good time. If, for example, it is known that an exchange of the component (s) under consideration was necessary four weeks or earlier following the recording period assigned to the process values of a data record, these process values can be or have been assigned "bad" or "improperly" as status information. If, for example, no replacement was required in the two months following a recording period, the process values can be assigned "good" or "correct" as status information. It should be emphasized that these time periods are to be understood purely as examples and the differentiation between good / bad or properly / improperly serving time periods can also be chosen quite differently, in particular depending on the specific case.

Die Anlerndatensätze umfassen zweckmäßiger Weise wenigstens einen Datensatz, bevorzugt mehrere Datensätze mit einer Zustandsinformation, welche einem guten bzw. ordnungsgemäßen Zustand der im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente(n) entspricht, und wenigstens einen Datensatz, bevorzugt mehrere Datensätze mit einer Zustandsinformation, welche einem schlechten oder nicht ordnungsgemäßen Zustand der im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente(n) entspricht. So kann das Maschinen-Lern-Modell besonders zuverlässig angelernt werden, zwischen guten und schlechten bzw. ordnungsgemäßen und nicht ordnungsgemäßen Zuständen - und ggf. dazwischen liegenden Zuständen - zu unterscheiden.The learning data records expediently comprise at least one data record, preferably several data records with status information, which corresponds to a good or proper status of the component (s) preferably moved during operation, and at least one data record, preferably several data records with status information, which corresponds to a bad or proper status Corresponds to the improper state of the component (s) that are preferably moved during operation. In this way, the machine learning model can be taught in a particularly reliable manner to differentiate between good and bad or correct and improper states - and possibly states lying in between.

Es sei angemerkt, dass nur zwei verschiedene Zustandsinformationen, etwa gut und schlecht bzw. ordnungsgemäß und nicht ordnungsgemäß gegeben sein können oder auch mehr als zwei. Beispielswiese kann eine "Zustandsskala" vorgesehen sein, die sich z.B. zwischen 0 und 1 erstreckt, wobei 0 das schlechte Ende bildet und 1 das Gute und auch Werte für die jeweilige Zustandsinformation möglich sind, die zwischen gut und schlecht liegen. Dies trifft insbesondere für den Fall zu, dass das Maschinen-Lern-Modell einen Regressor umfasst bzw. durch einen Regressor gegeben ist.It should be noted that only two different pieces of status information, for example good and bad or properly and improperly, can be given, or even more than two. For example, a "status scale" can be provided which extends, for example, between 0 and 1, with 0 being the bad end and 1 being the good and also values for the respective status information that are between good and bad are possible. This applies in particular to the case that the machine learning model includes a regressor or is given by a regressor.

Die reduzierten Merkmalswerte repräsentieren Eingangswerte und die Zustandsinformationen Ausgangswerte für das bzw. des Maschinen-Lern-Modells. Im angelernten Zustand kann das Maschinen-Lern-Modell, wenn ihm die reduzierten Merkmalswerte, die aus einem Überwachungsdatensatz ermittelt wurden als Eingangswerte zugeführt werden, eine zugehörige Zustandsinformation für die Komponente bzw., im Falle mehrerer, für die Komponenten, als Ausgangswert ausgeben.The reduced feature values represent input values and the status information represent output values for the machine learning model or models. In the learned state, the machine learning model can output associated status information for the component or, in the case of several, for the components as an output value if the reduced feature values that were determined from a monitoring data set are supplied to it as input values.

Das Maschinen-Lern-Modell kann eine Eingangsschnittstelle für den Empfang der Eingangswerte und eine Ausgangsschnittstelle für die Ausgabe der Ausgangswerte haben.The machine learning model can have an input interface for receiving the input values and an output interface for outputting the output values.

Bevorzugt gilt für den Fall, dass wenigstens ein Anlerndatensatz und/oder der Überwachungsdatensatz zwei oder mehr Reihen umfasst, der Erfassungszeitraum für beide bzw. alle Reihen des jeweiligen Datensatzes zumindest im Wesentlichen gleich ist. Auch kann vorgesehen sein, dass die Prozesswerte verschiedener Reihen eines Datensatzes jeweils an den gleichen voneinander beabstandeten Zeitpunkten gemessen wurden. Beispielsweise wurden innerhalb eines Erfassungszeitraumes an zeitlich voneinander beabstandeten Messzeitpunkten jeweils gleichzeitig der Motorstrom und die Motordrehzahl und ggf. weitere Größen des die Komponente(n) antreibenden Motors erfasst, so dass für eine Mehrzahl von beabstandeten Messzeitpunkten jeweils zwei oder mehr Größen für eine oder mehrere Ketten vorliegen.In the event that at least one learning data record and / or the monitoring data record comprises two or more rows, the acquisition period for both or all rows of the respective data record is at least essentially the same. It can also be provided that the process values of different series of a data record were measured at the same times spaced apart from one another. For example, the motor current and the motor speed and possibly other variables of the motor driving the component (s) were recorded simultaneously within a recording period at measurement times spaced apart from one another, so that two or more variables for one or more chains each time for a plurality of measurement times spaced apart are present.

In bevorzugter Weise umfassen die Anlerndatensätze und/oder der Überwachungsdatensatz jeweils wenigstens zwei Reihen von Prozesswerten, wobei bevorzugt die jeweils eine Reihe Werte der Drehzahl eines die Komponente(n), insbesondere Transportkette(n), antreibenden Motors als Prozesswerte umfasst und die jeweils andere Reihe Werte des Motorstroms des die Komponente(n), insbesondere Transportkette(n), antreibenden Motors als Prozesswerte umfasst. Vorzugsweise kann mindestens eine der Reihen von Prozesswerten durch einen an der Fertigungsanlage angebrachten Sensor gemessen werden oder gemessen worden sein. Ein solcher Sensor ist zweckmäßiger Weise (jeweils) derart angeordnet, dass die Erfassung eines der/den bewegten Komponente(n) zugeordneten Prozesswertes mit diesem möglich ist.Preferably, the training data records and / or the monitoring data record each include at least two rows of process values, with each row preferably comprising values of the speed of a motor driving the component (s), in particular the transport chain (s), as process values and the other row in each case Includes values of the motor current of the motor driving the component (s), in particular the transport chain (s), as process values. At least one of the series of process values can preferably be measured or have been measured by a sensor attached to the production system. Such a sensor is expediently arranged (in each case) in such a way that the detection of a process value assigned to the moving component (s) is possible with it.

Nach einer weiteren bevorzugten Ausführungsform sind die Zeitpunkte, an denen die Prozesswerte erfasst werden, um maximal 1 Sekunde zueinander beabstandet. Sie können beispielsweise um eine Zeitspanne zu- bzw. voneinander beabstandet sein, die zwischen 100 Millisekunden und 1 Sekunde liegt. Vorteilhafterweise kann der Erfassungszeitraum des Anlerndatensatzes und/oder des Überwachungsdatensatzes einer Anlaufzeit der im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente(n) entsprechen. Dabei kann die Anlaufzeit der Komponente(n) insbesondere einem Zeitraum von 30 Minuten, besonders bevorzugt einem Zeitraum von 15 Minuten nach der Bewegungsaufnahme der Komponente(n) im Anschluss an einen Stillstand dieser umfassen. Da sich ein nicht ordnungsgemäßer Zustand der Komponente(n), bevorzugt Transportkette(n), insbesondere während der Anlaufzeit bemerkbar macht, kann der Erfassungszeitraum, in welchem die Prozesswerte erfasst werden, somit auf den relevantesten Zeitraum begrenzt werden. Wird nur auf die Anlaufphase abgestellt, werden insbesondere nur Zeitpunkte betrachtet, bei denen erfahrungsgemäß auch tatsächlich Probleme auftreten. Bei Stillstand eines Ofens, insbesondere Reflow-Ofens, beispielsweise sowie, wenn der Ofen aufgewärmt und eingelaufen ist, ist die Schwerfälligkeit der Transportkette(n) in der Regel überwunden und keine verwertbaren Informationen in den Daten zu vermuten.According to a further preferred embodiment, the times at which the process values are recorded are separated from one another by a maximum of 1 second. For example, they can be spaced from or apart from one another by a period of time that is between 100 milliseconds and 1 second. The acquisition period of the learning data record and / or the monitoring data record can advantageously correspond to a start-up time of the component (s) that are preferably moved during operation. The start-up time of the component (s) can in particular comprise a period of 30 minutes, particularly preferably a period of 15 minutes, after the component (s) has commenced movement following its standstill. Since an improper state of the component (s), preferably the transport chain (s), is particularly noticeable during the start-up period, the recording period in which the process values are recorded can thus be limited to the most relevant period. If the focus is only on the start-up phase, then, in particular, only points in time are considered at which experience has shown that problems actually occur. When an oven, in particular a reflow oven, is at a standstill, for example, and when the oven has warmed up and run in, the sluggishness of the transport chain (s) is in the Usually overcome and no usable information can be assumed in the data.

Stehen Daten für einen kompletten Betriebszyklus von Anlauf bis Bewegungsende einer Komponente bzw. ggf. mehrere Komponenten, insbesondere Transportkette(n) eines Ofens, zur Verfügung, kann aus einem solchen Gesamtdatensatz zunächst derjenige Teil extrahiert werden, welcher einer Anlaufzeit, beispielsweise von 30 oder 15 Minuten entspricht.If data is available for a complete operating cycle from the start-up to the end of movement of a component or, if necessary, several components, in particular the transport chain (s) of a furnace, the part that has a start-up time, for example 30 or 15, can first be extracted from such an overall data set Minutes.

Nach einer weiteren bevorzugten Ausführungsform weisen die innerhalb des Erfassungsraums liegenden Zeitfenster die gleiche Zeitdauer auf. Vorzugsweise kann die Zeitdauer eines Zeitfensters, bzw. der Zeitfenster, größer sein als die Zeitdauer zwischen dem Beginn zweier benachbarter Zeitfenster, so dass sich jeweils benachbarte Zeitfenster überlappen. Für eine Messreihe mit einer Mehrzahl von nacheinander erfassten Werten auf eine Mehrzahl von überlappenden Zeitfenster abzustellen, wird auch als Rolling-Window-Verfahren bezeichnet. Durch das Überlappen der Zeitfenster kann vermieden werden, dass ein abnormaler Wert einer der Prozesswerte, der am Rande eines Fensters liegt, nur teilweise oder gar nicht berücksichtigt wird. Es kann zum Beispiel sein, dass ein Hinweis auf einen fehlerhaften Zustand in der Maschine durch ein bestimmtes Muster in den Daten ausgeprägt ist. Ohne hinreichende Überlappung befindet sich das Muster möglicherweise nicht vollständig in einem Fenster, sodass die Information verloren ginge.According to a further preferred embodiment, the time windows lying within the detection area have the same duration. The duration of a time window, or the time windows, can preferably be greater than the duration between the start of two adjacent time windows, so that adjacent time windows overlap. To base a series of measurements with a plurality of successively recorded values on a plurality of overlapping time windows is also referred to as the rolling window method. By overlapping the time windows, it can be avoided that an abnormal value of one of the process values that lies at the edge of a window is only partially taken into account or not at all. It can be, for example, that an indication of a faulty state in the machine is expressed through a certain pattern in the data. Without sufficient overlap, the pattern may not be completely in a window and the information would be lost.

Vorteilhafter Weise können in Schritt b) bzw. bb) aus den Prozesswerten einer jeweiligen Reihe mehrere abgeleitete Werte ermittelt werden, beispielsweise der Absolutbetrag und/oder das Quadrat des jeweiligen Prozesswertes und/oder die Ableitung des jeweiligen Prozesswertes. Als Ableitung kann dabei bevorzugt die erste Ableitung, insbesondere die erste Ableitung nach der Zeit ermittelt werden. Vorzugweise können die Anlerndatensätze und/oder der Überwachungsdatensatz außerdem jeweils wenigstens zwei Reihen von Prozesswerten umfassen, wobei in Schritt b) bzw. bb) - gegebenenfalls zusätzlich zu weiteren abgeleiteten Werten, wie etwa dem Absolutbetrag und/oder dem Quadrat von Prozesswerten - die Verhältnisse der Prozesswerte von wenigstens zwei Reihen als von den Prozesswerten abgeleitete Werte berechnet werden. Insbesondere können als abgeleitete Werte die Verhältnisse zweier Prozesswerte für die jeweiligen Zeitfenster der Reihen berechnet werden. Umfasst beispielweise der jeweilige Anlerndatensatz und/oder der Überwachungsdatensatz eine Reihe mit Werten des Motorstromes und eine Reihe mit Werten der Drehzahl eines die Komponente(n), insbesondere Transportkette(n), antreibenden Motors, kann als (eine) abgeleitete Größe das Verhältnis von Motorstrom zu Drehzahl und/oder das Verhältnis von Drehzahl zu Motorstrom gebildet werden.In step b) or bb), several derived values can advantageously be determined from the process values of a respective row, for example the absolute amount and / or the square of the respective process value and / or the derivative of the respective process value. The first derivative, in particular the first derivative with respect to time, can preferably be determined as the derivative. The training data records and / or the monitoring data record can also preferably each have at least two rows of process values include, wherein in step b) or bb) - optionally in addition to further derived values, such as the absolute amount and / or the square of process values - the ratios of the process values of at least two rows are calculated as values derived from the process values. In particular, the ratios of two process values for the respective time windows of the series can be calculated as derived values. For example, if the respective learning data record and / or the monitoring data record includes a series with values of the motor current and a series with values of the speed of a motor driving the component (s), in particular the transport chain (s), the ratio of motor current can be derived as a variable to speed and / or the ratio of speed to motor current can be formed.

In bevorzugter Ausgestaltung werden in Schritt b) bzw. bb) als statistische Größen Maxima und/oder das Minima und/oder Mittelwerte und/oder Varianzen von Prozesswerten und/oder von den Prozesswerten abgeleiteten Werte ermittelt. In besonders bevorzugter Weiterbildung werden als statistische Größen das Maximum und/oder das Minimum und/oder der Mittelwert und/oder die Varianz der Prozesswerte und/oder der von diesen abgeleiteten Werte aus wenigstens einem Zeitfenster, bevorzugt allen Zeitfenstern, ermittelt. Beispielsweise kann für alle Prozesswerte und/oder alle von den Prozesswerten abgeleitete Werte, etwa Absolutbeträge und/oder Quadrate der Prozesswerte, das Maximum und das Minimum und der Mittelwert und die Varianz für diejenigen Prozess- bzw. davon abgeleitete Werte berechnet werden, die jeweils in einem Fenster liegen.In a preferred embodiment, maxima and / or minima and / or mean values and / or variances of process values and / or values derived from the process values are determined as statistical variables in step b) or bb). In a particularly preferred development, the maximum and / or the minimum and / or the mean value and / or the variance of the process values and / or the values derived from these from at least one time window, preferably all time windows, are determined as statistical variables. For example, for all process values and / or all values derived from the process values, such as absolute amounts and / or squares of the process values, the maximum and the minimum and the mean and the variance can be calculated for those process values or values derived therefrom, which are each in lying in a window.

Weiterhin kann vorgesehen sein, dass die Anlerndatensätze und/oder der Überwachungsdatensatz ebenfalls jeweils die Zeitdauer eines vorherigen Betriebs der wenigstens einen Komponente und/oder die Zeitdauer einer Pause zwischen dem vorherigen Betrieb der wenigstens einen Komponente und dem Beginn des Erfassungszeitraums umfassen. Diese Werte können den in Schritt b) bzw. bb) ermittelten Merkmalswerten als zusätzliche Merkmalswerte hinzugefügt und bevorzugt in Schritt c) bzw. cc) ebenfalls normiert und/oder standardisiert werden. Durch die zusätzliche Aufnahme dieser Werte können dem Merkmalsraum weitere Informationen beigefügt werden, die ein besonders zuverlässiges Anlernen des Maschinen-Lern-Modells beziehungsweise ein besonders zuverlässiges Zuordnen einer Zustandsinformation durch das angelernte Maschinen-Lern-Modell ermöglichen.Furthermore, it can be provided that the learning data records and / or the monitoring data record also each include the duration of a previous operation of the at least one component and / or the duration of a pause between the previous operation of the at least one component and the start of the recording period. These values can be added to the characteristic values determined in step b) or bb) as additional characteristic values and preferably in step c) or cc) can also be normalized and / or standardized. By additionally including these values, further information can be added to the feature space, which enables particularly reliable learning of the machine learning model or particularly reliable assignment of status information by means of the learned machine learning model.

Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausgestaltung wird in Schritt d) bzw. dd) als mathematische Methode zur Dimensionsreduktion eine Hauptkomponentenanalyse (englisch: Principal Component Analysis, kurz: PCA), bzw. eine eine Hauptkomponentenanalyse einschließende Methode durchgeführt. Im Rahmen einer Hauptkomponentenanalyse werden in an sich hinlänglich vorbekannter Weise Linearkombinationen, vorliegend insbesondere aus Merkmalen eines hochdimensionalen Merkmalsraums, gebildet. Dann werden zweckmäßiger Weise nur solche Linearkombinationen (Hauptkomponenten) verwendet, die eine große Varianz aufweisen und demnach als entscheidungsrelevant angesehen werden können. Die Dimensionsreduktion entsteht mit anderen Worten dadurch, dass nur die wichtigsten Linearkombinationen verwendet werden.According to a further preferred embodiment, a principal component analysis (PCA) or a method including a principal component analysis is carried out in step d) or dd) as a mathematical method for dimension reduction. In the context of a principal component analysis, linear combinations, in the present case in particular from features of a high-dimensional feature space, are formed in a manner known per se. In this case, only those linear combinations (main components) are expediently used which have a large variance and can therefore be viewed as relevant to the decision. In other words, the dimensional reduction results from the fact that only the most important linear combinations are used.

Eine weitere Ausführungsform zeichnet sich dadurch aus, dass das Maschinen-Lern-Modell auf einem Edge-Gerät angelernt und/oder eingesetzt wird. Unter einem Edge-Gerät ist insbesondere in an sich bekannter Weise ein Gerät zu verstehen, welches am Rande eines Netzwerkes der Fertigungsanlage angeordnet ist. Das Edge-Gerät, auf dem das Maschinen-Lern-Modell angelernt und/oder eingesetzt wird, kann auch als Gate zu einer Cloud dienen.Another embodiment is characterized in that the machine learning model is taught in and / or used on an edge device. An edge device is to be understood in particular in a manner known per se as a device which is arranged on the edge of a network of the production plant. The edge device on which the machine learning model is trained and / or used can also serve as a gate to a cloud.

Gegenstand der Erfindung ist auch eine Anordnung zum Durchführen eines oben beschriebenen Verfahrens zum Überwachen des Zustandes wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere wenigstens einer Transportkette, einer Fertigungsanlage aufweisend
zumindest einen Sensor zum Erfassen einer oder mehrerer Reihen von wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere wenigstens einer Transportkette, zugeordneten Prozesswerten, und
eine Rechenmaschine, die dazu ausgebildet und/oder eingerichtet ist,
einen Überwachungsdatensatz zu empfangen, der eine oder mehrere Reihen von der wenigstens einen Komponente zugeordneten Prozesswerten umfasst, wobei die Prozesswerte mittels des wenigstens einen Sensors in einem Erfassungszeitraum an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten erfasst wurden und/oder von mittels des zumindest einen Sensors in einem Erfassungszeitraum an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten erfassten Messwerten abgeleitet sind,
mehrere innerhalb des Erfassungszeitraumes liegende Zeitfenster zu identifizieren und für die in jedem Zeitfenster liegenden Prozesswerte und/oder für von diesen abgeleitete Werte statistische Größen als Merkmalswerte zu berechnen, wobei von den Prozesswerten abgeleitete Werte auch auf Basis der Prozesswerte mehrerer Reihen ermittelt werden können,
die Merkmalswerte zu standardisieren und/oder zu normalisieren,
wenigstens eine mathematische Methode zur Dimensionsreduktion auf die Merkmalswerte anzuwenden, um reduzierte Merkmalswerte zu erhalten,
mittels eines angelernten Maschinen-Lern-Modells anhand der reduzierten Merkmalswerte eine diesen zugehörige Zustandsinformation zu ermitteln,
wobei die Anordnung bevorzugt dazu ausgestaltet und/oder eingerichtet ist, wenigstens ein Warnsignal und/oder wenigstens eine Warnnachricht herauszugeben, wenn eine Zustandsinformation ermittelt wird, die einen nicht ordnungsgemäßen Zustand der wenigstens einen Komponente indiziert.The invention also relates to an arrangement for carrying out a method described above for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation, in particular at least one transport chain, of a manufacturing plant
at least one sensor for detecting one or more rows of at least one component that is preferably moved during operation, in particular at least one transport chain, associated process values, and
a calculating machine that is designed and / or set up for this purpose,
to receive a monitoring data record that includes one or more series of process values assigned to the at least one component, the process values being recorded by means of the at least one sensor in a recording period at time-spaced points in time and / or by means of the at least one sensor in a recording period measured values recorded at spaced points in time are derived,
identify several time windows within the recording period and calculate statistical values as characteristic values for the process values in each time window and / or for values derived from these, whereby values derived from the process values can also be determined on the basis of the process values of several series,
to standardize and / or normalize the feature values,
to apply at least one mathematical method for dimension reduction to the feature values in order to obtain reduced feature values,
using a learned machine learning model based on the reduced feature values to determine an associated status information,
wherein the arrangement is preferably designed and / or set up to output at least one warning signal and / or at least one warning message when status information is determined, which indicates an improper state of the at least one component.

Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Computerprogramm umfassend Programmcode-Mittel, die bei der Ausführung des Programms auf wenigstens einem Computer den wenigstens einen Computer veranlassen, die Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Überwachung wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere wenigstens einer Transportkette, und/oder des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Anlernen eines Maschinen-Lern-Modells durchzuführen.Another object of the present invention is a computer program comprising program code means which, when the program is executed on at least one computer, cause the at least one computer to carry out the steps of the method according to the invention for monitoring at least one component that is preferably moved during operation, in particular at least one transport chain, and / or to carry out the method according to the invention for teaching a machine learning model.

Darüber hinaus betrifft die Erfindung ein computerlesbares Medium, das Instruktionen umfasst, die, wenn sie auf wenigstens einem Computer ausgeführt werden, den wenigstens einen Computer veranlassen, die Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Überwachung wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere einer Transportkette, und/oder des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Anlernen eines Maschinen-Lern-Modells durchzuführen.In addition, the invention relates to a computer-readable medium which comprises instructions which, when executed on at least one computer, cause the at least one computer to carry out the steps of the method according to the invention for monitoring at least one component that is preferably moved during operation, in particular a transport chain, and / or to carry out the method according to the invention for teaching a machine learning model.

Bei dem computerlesbaren Medium kann es sich beispielsweise um eine CD-ROM oder DVD oder einen USB oder Flash Speicher handeln. Es sei angemerkt, dass unter einem computerlesbaren Medium nicht ausschließlich ein körperliches Medium zu verstehen sein soll, sondern ein solches beispielswiese auch in Form eines Datenstromes und/oder eines Signals, welches einen Datenstrom repräsentiert, vorliegen kann.The computer-readable medium can be, for example, a CD-ROM or DVD or a USB or flash memory. It should be noted that a computer-readable medium should not be understood exclusively as a physical medium, but rather such a medium can also be present, for example, in the form of a data stream and / or a signal that represents a data stream.

Weitere Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden anhand der nachfolgenden Beschreibung erfindungsgemäßer Ausführungsformen unter Bezugnahme auf die beiliegende Zeichnung deutlich. Darin ist

FIG 1
eine rein schematische Seitenansicht einer Anlage zum Bestücken von Leiterplatten mit Bauteilen,
FIG 2
eine rein schematische Teildarstellung des Inneren des Reflow-Ofens der Anlage aus Figur 1,
FIG 3
eine rein schematische Seitenansicht eines Endbereiches einer Transportkette des Reflow-Ofens aus Figur 2,
FIG 4
ein Flussdiagramm, welches die Datenverarbeitung im Rahmen eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Überwachen darstellt,
FIG 5
einen Graph, auf welchem zwei Reihen von Prozesswerten über einen Erfassungszeitraum dargestellt sind.
FIG 6
ein Flussdiagramm, welches darstellt, wie die Merkmalswerte nach einer bevorzugten Ausführungsform ermittelt werden,
FIG 7
einen Graphen, der beispielhaft einige Merkmalswerte im nicht standardisierten Zustand zeigt,
FIG 8
einen Graphen, in welchem die Merkmalswerte aus Figur 7 in standardisiertem Zustand gezeigt sind,
FIG 9
einen Graph, der die Entscheidungsfunktion des Klassifikators über zwei reduzierte Merkmalswerte darstellt,
FIG 10
ein Flussdiagramm, welches die Datenverarbeitung bei einem Verfahren zum Anlernen darstellt, und
FIG 11
eine rein schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels einer erfindungsgemäßen Anordnung.
Further features and advantages of the present invention will become clear on the basis of the following description of embodiments according to the invention with reference to the accompanying drawings. In it is
FIG 1
a purely schematic side view of a system for populating circuit boards with components,
FIG 2
a purely schematic partial representation of the interior of the reflow oven of the system Figure 1 ,
FIG 3
a purely schematic side view of an end region of a transport chain of the reflow oven Figure 2 ,
FIG 4
a flowchart showing the data processing in the context of an exemplary embodiment of the method according to the invention for monitoring,
FIG 5
a graph on which two series of process values are shown over a recording period.
FIG 6
a flowchart showing how the feature values are determined according to a preferred embodiment,
FIG 7
a graph that shows an example of some characteristic values in the non-standardized state,
FIG 8
a graph in which the feature values from FIG. 7 are shown in a standardized state,
FIG 9
a graph that shows the decision function of the classifier over two reduced feature values,
FIG 10
a flowchart showing the data processing in a method for teaching, and
FIG 11
a purely schematic representation of an embodiment of an arrangement according to the invention.

Die FIG 1 zeigt eine Seitenansicht einer Fertigungsanlage 1, die im Rahmen des vorliegend beschriebenen Ausführungsbeispiels der Herstellung von bestückten Leiterplatten 2 dient.The FIG 1 FIG. 11 shows a side view of a production system 1 which, within the scope of the exemplary embodiment described here, is used to produce assembled printed circuit boards 2.

Der Anlage 1 werden im Betrieb in an sich bekannter Weise unbestückte Leiterplatten 3 zugeführt und Leiterplatten 2 im mit Bauteilen 4 bestückten Zustand als fertige Produkte erhalten.During operation, unequipped printed circuit boards 3 are fed to the system 1 in a manner known per se, and printed circuit boards 2 in the state equipped with components 4 are obtained as finished products.

Die Anlage 1 umfasst einen Reflow-Ofen 5, der dem Reflow-Löten der Leiterplatten 2 dient. Beim Reflow-Löten wird in ebenfalls hinlänglich vorbekannter Weise Weichlot in Form von Lötpaste auf die Leiterplatten 3 aufgetragen bevor diese mit Bauteilen 4 bestückt werden. Die bestückten Leiterplatten 3 werden anschließend in dem Reflow-Ofen 5 erhitzt, wobei die Lötpaste schmilzt. Die Leiterplatten 3 werden dabei mittels einer oder mehrerer Transportketten 6 durch den Reflow-Ofen 5 transportiert. Ein Endbereich einer solchen Transportkette 6 kann der Figur 3 in vergrößerter, rein schematischer Darstellung entnommen werden. Die Transportkette 6 wird bzw. die Transportketten 6 werden ihrerseits von einem zugeordneten Motor 7 angetrieben, der in der Figur 3 rein schematisch durch ein Blockelement angedeutet ist. Es sei angemerkt, dass für den Fall, dass mehrere Transportketten 6 vorhanden sind, diese von einem gemeinsamen Motor 7 angetrieben werden können. Bei dem gezeigten Beispiel ist dies der Fall.The system 1 comprises a reflow oven 5 which is used for reflow soldering the circuit boards 2. During reflow soldering, soft solder in the form of solder paste is applied to the circuit boards 3 in a manner that is also well known in advance, before these are fitted with components 4. The assembled circuit boards 3 are then heated in the reflow oven 5, the solder paste melting. The circuit boards 3 are transported through the reflow oven 5 by means of one or more transport chains 6. An end of such a transport chain 6 can Figure 3 can be seen in an enlarged, purely schematic representation. The transport chain 6 is or the transport chains 6 are in turn driven by an associated motor 7, which is in the Figure 3 is indicated purely schematically by a block element. It should be noted that if there are several transport chains 6, these can be driven by a common motor 7. This is the case in the example shown.

Die Transportketten 6 verschmutzen im Betrieb. Beim erneuten Start des Reflow-Ofens 5 im Anschluss an eine Stillstandszeit können daher Probleme, insbesondere aufgrund einer Schwergängigkeit der Transportketten 6 auftreten und die Anlaufzeiten des Ofens 5 kann sich verlängern. Schließlich werden die Transportketten 6 so schwergängig, dass ein Start des Ofens 5 nicht mehr möglich ist und die Transportkette ausgetauscht werden muss, wodurch es zu einem längeren Stillstand des Reflow-Ofens 5 und somit der gesamten Anlage 1 kommt. Für den Fall, dass mehrere Transportketten 6 vorhanden sind, die von einem gemeinsamen Motor 7 angetrieben werden, gilt dabei, dass eine endgültige Verschmutzung einer der Ketten 6 schon zu einem Ausfall führen kann.The transport chains 6 get dirty during operation. When the reflow oven 5 is restarted after a downtime, problems can therefore arise, in particular due to the sluggishness of the transport chains 6, and the start-up times of the oven 5 can be lengthened. Finally, the transport chains 6 become so stiff that it is no longer possible to start the oven 5 and the transport chain has to be replaced, which leads to a longer standstill of the reflow oven 5 and thus of the entire system 1. In the event that several transport chains 6 are present, which are driven by a common motor 7, it is true that a final soiling of one of the chains 6 can lead to failure.

Unter Durchführung des im folgenden beschriebenen Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Überwachung des Zustandes wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere Transportkette 6 einer Fertigungsanlage, kann eine Verschmutzung der Ketten 6 des Reflow-Ofens 5 frühzeitig zuverlässig erkannt werden. Dadurch können die Transportketten 6 rechtzeitig, bevorzugt im Rahmen einer ohnehin geplanten Wartung ausgetauscht werden, sodass das Aufkommen längerer Anlaufzeiten und/oder nicht geplanter Anlagenstillstandszeiten reduziert bzw. vermieden werden kann.By carrying out the exemplary embodiment of the method according to the invention described below for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation, in particular the transport chain 6 of a manufacturing plant, contamination of the chains 6 of the reflow oven 5 can be reliably detected early on. As a result, the transport chains 6 can be exchanged in good time, preferably as part of maintenance that is planned anyway, so that the occurrence of longer start-up times and / or unplanned system downtimes can be reduced or avoided.

Das Verfahren umfasst die Schritte:

  1. a) Ein Überwachungsdatensatz 8 wird empfangen, der eine oder mehrere Reihen 9, 10 von der wenigstens einen, vorliegend den mehreren Transportketten 6 zugeordneten Prozesswerten 11, 12 umfasst, wobei die Prozesswerte 11, 12 der oder der jeweiligen Reihe 9, 10 in einem Erfassungszeitraum 13 (vgl. Figur 5) an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten in der Fertigungsanlage 1 erfasst wurden und/oder von in einem Erfassungszeitraum 13 an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten in der Fertigungsanlage 1 erfassten Messwerten abgeleitet sind. Der hier gezeigte Erfassungszeitraum 13 bezieht sich auf die ersten 15 Minuten des Anlaufs der Transportketten 6, nach einem vorherigen Stillstand dieser. Es sei betont, dass dieser Zeitraum beispielhaft zu verstehen ist und auch andere Zeiträume als Erfassungszeitraum betrachtet werden können, beispielsweise auch kürzere Zeiträume, etwa die ersten 10 Minuten nach Anlauf der Transportkette(n) 6. Die Prozesswerte 11, 12 aus der Anlaufzeit können aus einem Gesamtdatensatz, welcher Prozesswerte 11 , 12 für einen vollständigen Betriebs- bzw. Bewegungszyklus umfassen kann, ausgeschnitten bzw. extrahiert sein. Da nur auf die Anlaufphase abgestellt wird, werden nur Zeitpunkte betrachtet, bei denen erfahrungsgemäß auch tatsächlich Probleme auftreten. Bei Stillstand des Ofens 5, sowie wenn der Ofen 5 aufgewärmt und eingelaufen ist, die Schwerfälligkeit der Transportkette(n) 6 also überwunden wurde, sind keine verwertbaren Informationen in den Daten zu vermuten.
  2. b) Auf Basis der Prozesswerte 11 , 12 der oder der jeweiligen Reihe 9, 10 werden Merkmalswerte 14 ermittelt (vgl. Figur 4), indem für die oder die jeweilige Reihe 9, 10 mehrere innerhalb des Erfassungszeitraumes 13 liegende Zeitfenster 15 betrachtet werden und für jedes Zeitfenster 15 für die darin liegenden Prozesswerte 11, 12 und/oder für darin liegende von den Prozesswerten 11, 12 abgeleitete Werte 16-24 statistische Größen 25-28 ermittelt werden (vgl. Figur 6). Dabei können von den Prozesswerten 11, 12 abgeleitete Werte 16-24 auch mittels der Prozesswerte 11, 12 mehrerer Reihen 9, 10 ermittelt werden.
  3. c) Die Merkmalswerte 14 werden standardisiert und/oder normalisiert, wodurch standardisierte und/oder normalisierte Merkmalswerte 29 erhalten werden.
  4. d) Auf die standardisierten und/oder normierten Merkmalswerte 29 wird wenigstens eine mathematische Methode zur Dimensionsreduktion, vorliegend eine Hauptkomponentenanalyse angewendet, wodurch reduzierte Merkmalswerte 30 erhalten werden.
  5. e) Die reduzierten Merkmalswerte 30 werden einem angelernten Maschinen-Lern-Modell, bei dem beschriebenen Beispiel einem angelernten Klassifikator 31, der durch eine Support Vector Machine mit Radialbasisfunktion als Kernel gegeben ist, als Eingangswerte zugeführt (zu Support Vector Machines siehe beispielsweise den Aufsatz " Support-Vector Networks" von C. Cortes und V. Vapnik, Machine Learning, Volume 20, Issue 3, Seiten 273-297 (1995 ).
  6. f) Der angelernte Klassifikator 31 gibt eine Zustandsinformation 32 für die Transportketten 6 als Ausgangswert heraus.
The procedure consists of the following steps:
  1. a) A monitoring data record 8 is received which comprises one or more rows 9, 10 of the at least one process values 11, 12, in the present case assigned to the several transport chains 6, the process values 11, 12 of the respective row 9, 10 in a recording period 13 (cf. Figure 5 ) were recorded at time-spaced points in time in the production system 1 and / or are derived from measured values recorded in a recording period 13 at time-spaced points in time in the production system 1. The detection period 13 shown here relates to the first 15 minutes of the start-up of the transport chains 6 after they had previously come to a standstill. It should be emphasized that this period is to be understood as an example and other periods of time can also be considered as the acquisition period, for example also shorter periods of time, for example the first 10 minutes after the start of the transport chain (s) 6. The process values 11, 12 from the start-up time can be selected from an overall data set, which can include process values 11, 12 for a complete operating or movement cycle, can be cut out or extracted. Since the focus is only on the start-up phase, only points in time are considered when experience has shown that problems actually occur. When the furnace 5 is at a standstill, as well as when the furnace 5 has been warmed up and run in, the sluggishness of the transport chain (s) 6 has been overcome, no usable information is to be assumed in the data.
  2. b) On the basis of the process values 11, 12 of the respective row 9, 10, characteristic values 14 are determined (cf. Figure 4 ) by considering several time windows 15 within the recording period 13 for the respective row 9, 10 and for each time window 15 for the process values 11, 12 and / or for values 16 derived from the process values 11, 12 therein -24 statistical variables 25-28 can be determined (cf. Figure 6 ). Values 16-24 derived from the process values 11, 12 can also be determined by means of the process values 11, 12 of several rows 9, 10.
  3. c) The feature values 14 are standardized and / or normalized, whereby standardized and / or normalized feature values 29 are obtained.
  4. d) At least one mathematical method for dimension reduction, in the present case a principal component analysis, is applied to the standardized and / or normalized feature values 29, whereby reduced feature values 30 are obtained.
  5. e) The reduced feature values 30 are fed as input values to a learned machine learning model, in the example described a learned classifier 31, which is given by a support vector machine with a radial basis function as the kernel (for support vector machines see, for example, the article " Support-Vector Networks "by C. Cortes and V. Vapnik, Machine Learning, Volume 20, Issue 3, pages 273-297 (1995 ).
  6. f) The learned classifier 31 outputs status information 32 for the transport chains 6 as an output value.

Die Schritte können auch dem in Figur 4 dargestellten Flussdiagramm entnommen werden.The steps can also follow the in Figure 4 shown in the flowchart.

In Schritt a) wird vorliegend ein Überwachungsdatensatz 8 empfangen, der zwei Reihen 9, 10 von den vorliegend mehreren Transportketten 6 zugeordneten Prozesswerten 11, 12 aufweist, nämlich eine erste Reihe 9 mit dem Motorstrom 11 des die Transportketten 6 antreibenden Motors 7 und eine zweite Reihe 10 mit der Motordrehzahl 12, des die Transportketten 6 antreibenden Motors 7. Der Motorstrom 11 und die Motordrehzahl 12 stellen, da mit dem Motor 7 vorliegend jede der mehreren Ketten 6 angetrieben wird, Prozesswerte dar, die jeder der Ketten 6 zugeordnet sind.In step a), a monitoring data set 8 is presently received, which has two rows 9, 10 of the process values 11, 12 assigned to the present several transport chains 6, namely a first row 9 with the motor current 11 of the motor 7 driving the transport chains 6 and a second row 10 with the motor speed 12 of the motor 7 driving the transport chains 6. The motor current 11 and the motor speed 12 represent process values that are assigned to each of the chains 6 since each of the multiple chains 6 is driven by the motor 7 in the present case.

Der empfangene Überwachungsdatensatz 8 umfasst vorliegend zusätzlich zu den beiden Reihen 9, 10 mit Motorstrom 11 und Motordrehzahl 12 die Dauer des letzten Ofenbetriebs 33 und die Dauer der letzten Pause 34 zwischen dem letzten Ofenbetrieb und dem Beginn des Erfassungszeitraums 13.In addition to the two rows 9, 10 with motor current 11 and motor speed 12, the received monitoring data set 8 includes the duration of the last furnace operation 33 and the duration of the last pause 34 between the last furnace operation and the start of the recording period 13.

Die FIG 5 und 6 stellen dar, wie die Verarbeitung der zwei Reihen 9, 10 von den Transportketten 6 zugeordneten Prozesswerten, nämlich dem Motorstrom 11 und Motordrehzahl 12, des (jeweiligen) Überwachungsdatensatzes 8 ausgeführt wird.The FIG 5 and 6th illustrate how the processing of the two rows 9, 10 of the process values assigned to the transport chains 6, namely the motor current 11 and motor speed 12, of the (respective) monitoring data set 8 is carried out.

Zur Ermittlung der Merkmalswerte 14 werden mehrere innerhalb des Erfassungszeitraums 13 liegende Zeitfenster 15 betrachtet (vgl. Figur 5). Vorliegend werden insgesamt 68 Zeitfenster in dem 15-minütigen Erfassungszeitraum 13 betrachtet. In der Figur 5 sind nur zwei der Fenster 15 beispielhaft dargestellt, das früheste Fenster 15 mit durchgezogener Linie und das nächste Fenster 15 mit gestrichelter. Man kann auch von einem Rolling-Window-Verfahren sprechen. In Figur 5 ist das "Rollen" durch einen von den Fenstern 15 nach rechts weisenden Pfeil angedeutet. Die Zeitfenster 15 weisen bei dem hier beschriebenen Beispiel die gleiche Zeitdauer von jeweils 60 Sekunden auf und die Zeitdauer eines Zeitfensters 15 ist vorliegend größer als der zeitliche Abstand zwischen dem Beginn jeweils zweier benachbarter Zeitfenster 15, so dass sich die Zeitfenster 15 überlappen. Der Abstand zwischen dem Beginn zweier benachbarter Fenster 15 beträgt vorliegend 10 Sekunden. Dieser Werte ist, genau wie derjenige der Fensterdauer, mit anderen Worten "Breite" der Fenster 15 rein beispielhaft und nicht einschränkend zu verstehen.To determine the feature values 14, several time windows 15 located within the recording period 13 are considered (cf. Figure 5 ). In the present case, a total of 68 time windows are considered in the 15-minute recording period 13. In FIG. 5, only two of the windows 15 are shown by way of example, the earliest window 15 with a solid line and the next window 15 with a dashed line. One can also speak of a rolling window procedure. In Figure 5 the "rolling" is indicated by an arrow pointing to the right from the windows 15. In the example described here, the time windows 15 have the same duration of 60 seconds each and the duration of a time window 15 is greater than the time interval between the start of two adjacent time windows 15, so that the time windows 15 overlap. The distance between the start of two adjacent windows 15 is 10 seconds in the present case. This value, just like that of the window duration, in other words “width” of the window 15 is to be understood as a purely exemplary and not restrictive.

Wie in Figur 6 schematisch dargestellt, werden aus den zwei Reihen 9, 10 von Prozesswerten, dem Motorstrom 11 und der Motordrehzahl 12, weitere Werte abgeleitet. Vorliegend werden zehn weitere Werte von den beiden Prozesswerten 11, 12 abgeleitet, nämlich: Ableitung der Drehzahl, Ableitung des Stroms, (über 5 Sekunden) gemittelte Ableitung des Stroms, über 5 Sekunden) gemittelte Ableitung der Drehzahl, der Absolutbetrag der Drehzahl, der Absolutbetrag des Motorstroms, das Verhältnis von Motostrom 11 zu Drehzahl 12, das Verhältnis von Drehzahl 12 zu Motorstrom 11, das Quadrat vom Motorstrom 11 und das Quadrat der Drehzahl.As in Figure 6 shown schematically, further values are derived from the two rows 9, 10 of process values, the motor current 11 and the motor speed 12. Ten further values are derived from the two process values 11, 12, namely: derivation of the speed, derivation of the current, (over 5 seconds) averaged derivative of the current, over 5 seconds) averaged derivation of the speed, the absolute value of the speed, the absolute value of the motor current, the ratio of motor current 11 to speed 12, the ratio of speed 12 to motor current 11, the square of the motor current 11 and the square of the speed.

Die abgeleiteten Werte werden jeweils für zu den mehreren Zeitpunkten gehörigen Prozesswerte 11, 12 ermittelt. Im Ergebnis liegen neben den beiden Reihen 9, 10 mit den Prozesswerten Motorstrom 11 und Drehzahl 12 noch zehn weitere Reihen 16-24 mit den vorgenannten, von Motorstrom 11 und/oder Drehzahl 12 abgeleiteten Werten vor. Die Reihen 16-24 mit den abgeleiteten Werten umfassen dabei jeweils die gleiche Anzahl von Werten wie die ursprünglichen beiden Reihen 9, 10 mit den Prozesswerten 11, 12. Die Anzahl der Werte in der jeweiligen Reihe 9, 10, 16-24 kann auch als die Dimension bezeichnet werden.The derived values are each determined for process values 11, 12 belonging to the multiple points in time. As a result, in addition to the two rows 9, 10 with the process values motor current 11 and speed 12, there are ten further rows 16-24 with the aforementioned values derived from motor current 11 and / or speed 12. The rows 16-24 with the derived values each include the same number of values as the original two rows 9, 10 with the process values 11, 12. The number of values in the respective row 9, 10, 16-24 can also be used as the dimension can be designated.

Für alle zwölf Reihen 9, 10, 16-24, also sowohl für die Reihen 9, 10 mit Motorstrom 11 und Drehzahl 12 als auch für die zehn Reihen 16-24 mit den davon abgeleiteten Werten, werden bei dem dargestellten Beispiel jeweils 85 in dem Erfassungszeitraum 13 liegende Fenster 15, also insgesamt 12*85, also 1020 Fenster 15 betrachtet. Die sich ergebenden 12*85 Fenster 15 sind in der Figur 6 aus Gründen der vereinfachten Darstellung durch ein Blockelement angedeutet, welches mit der Bezugsziffer 35 versehen ist. Für jede der zwölf Reihen 9, 10, 16-24 und für jedes betrachtete Fenster 15, also für alle 12*85 Fenster 15 werden vorliegend jeweils mehrere statistische Größen 25-28 als die Merkmalswerte 14 ermittelt. Bei dem hier beschriebenen Beispiel wird für jedes der 12*85 Fenster 15 der maximale Wert 25 der in dem jeweiligen Fenster 15 liegenden Werte, der minimale Wert 26 der in dem jeweiligen Fenster 15 liegenden Werte, der Mittelwert 27 der in dem jeweiligen Fenster 15 liegenden Werte, und die Varianz 28 der in dem jeweiligen Fenster 15 liegenden Werte berechnet, also für jedes Fenster 15 vier statistische Größen 25-28. Im Ergebnis werden vorliegend 12*85*4, also 4080 statistische Größen erhalten, welche die Merkmalswerte 14 sind.For all twelve rows 9, 10, 16-24, i.e. for rows 9, 10 with motor current 11 and speed 12 as well as for the ten rows 16-24 with the values derived therefrom, 85 in each case are shown in the example shown Acquisition period 13 lying windows 15, i.e. a total of 12 * 85, i.e. 1020 windows 15 considered. The resulting 12 * 85 windows 15 are in the Figure 6 indicated by a block element, which is provided with the reference number 35, for the sake of simplicity of illustration. For each of the twelve rows 9, 10, 16-24 and for each window viewed 15, i.e. for all 12 * 85 windows 15, a plurality of statistical variables 25-28 are determined as the feature values 14 in the present case. In the example described here, for each of the 12 * 85 windows 15, the maximum value 25 of the values in the respective window 15, the minimum value 26 of the values in the respective window 15, the mean value 27 of the values in the respective window 15 Values, and the variance 28 of the values lying in the respective window 15 are calculated, that is to say four statistical variables 25-28 for each window 15. As a result, 12 * 85 * 4, that is to say 4080 statistical variables, are obtained in the present case, which are the feature values 14.

Zu diesen statistischen Größen bzw. Merkmalswerten 14 werden nun die Dauer des letzten Ofenbetriebs 33 und die Dauer der letzten Pause 34 als weitere Merkmalswerte hinzugeführt, so dass insgesamt (12*85*4)+2, also 4082 Merkmalswerte 14 erhalten werden, die in Figur 6 wiederum vereinfacht als einzelnes Blockelement dargestellt sind.The duration of the last furnace operation 33 and the duration of the last pause 34 are now added as further feature values to these statistical quantities or feature values 14, so that a total of (12 * 85 * 4) +2, i.e. 4082 feature values 14 are obtained, which are shown in Figure 6 are again shown in simplified form as a single block element.

Die erhaltenen Merkmalswerte 14 werden im Rahmen des hier beschriebenen Ausführungsbeispiel in Schritt c) standardisiert. Hierfür wird der Mittelwert der Merkmalswerte 14 berechnet und dieser jeweils von den Merkmalswerten 14 abgezogen. Die Daten bzw. Werte befinden sich dann in jeder Dimension um den Nullpunkt herum. Anschließend wird die Standardabweichung auf eins gesetzt. Die Figur 7 zeigt beispielhaft einige Merkmalswerte 14 im unstandardisierten Zustand und die Figur 8 die Werte nach dem Standardisieren. Während in Figur 7 die Mittelwerte etwa 13 (X-Achse) bzw. 2,33 (Y-Achse) und die Standardabweichungen nicht gleich sind sondern 0,8 bzw. 1,11 betragen, sind die Mittelwerte beider Achsen in Figur 8 null und die Standardabweichung ist in beiden Achsen eins. Es sei angemerkt, dass die Maxima/Minima/Mittelwerte/Varianzen zwar jeweils nur Zahlenwerte sind, da die historischen Daten jedoch aus mehreren Messreihen bestehen, ergibt sich daraus eine Menge von Werten. Diese werden dann wie beschrieben standardisiert.The feature values 14 obtained are standardized in step c) within the scope of the exemplary embodiment described here. For this purpose, the mean value of the feature values 14 is calculated and this is subtracted from the feature values 14 in each case. The data or values are then in each dimension around the zero point. Then the standard deviation is set to one. The Figure 7 shows by way of example some feature values 14 in the unstandardized state and the Figure 8 the values after standardization. While in Figure 7 the mean values are approximately 13 (X-axis) and 2.33 (Y-axis) and the standard deviations are not equal but are 0.8 and 1.11 respectively, the mean values of both axes are in Figure 8 zero and the standard deviation is one in both axes. It should be noted that the maxima / minima / mean values / variances are in each case only numerical values, but since the historical data consist of several series of measurements, a number of values result from them. These are then standardized as described.

Die Daten sind dann optimal für die Dimensionsreduzierung durch eine Hauptkomponentenanalyse vorbereitet.The data are then optimally prepared for the dimensional reduction through a principal component analysis.

Weiterhin sei angemerkt, dass für die Standardisierung in Schritt c) bevorzugt eine Standardisierungsfunktion mitsamt ihren Parametern verwendet wird, die im Rahmen des Anlernens des Klassifikators 31 erhalten und gespeichert wurde. Mit anderen Worten werden, statt die Parameter der Standardisierung auf die Daten des Überwachungsdatensatzes 8 anzupassen, bevorzugt angepasste Funktionen verwendet, die beim Anlernen des Klassifikators 31, auf das weiter unten noch näher eingegangen wird, erhalten wurden.It should also be noted that for the standardization in step c), a standardization function together with its parameters is preferably used, which was received and stored as part of the learning of the classifier 31. In other words, instead of adapting the parameters of the standardization to the data of the monitoring data set 8, preferably adapted functions are used which were obtained when the classifier 31 was taught in, which will be discussed in greater detail below.

Im Rahmen der anschließenden, in Schritt d) erfolgenden Hauptkomponentenanalyse zur Dimensionsreduktion werden Linearkombinationen aus den vorhandenen Merkmalen gebildet. Es werden im Folgenden nur solche Linearkombinationen (Hauptkomponenten) verwendet, die eine große Varianz aufweisen und demnach als entscheidungsrelevant angesehen werden können. Die Dimensionsreduktion entsteht dadurch, dass nur die wichtigsten Linearkombinationen verwendet werden.As part of the subsequent main component analysis for dimensional reduction that takes place in step d), linear combinations are formed from the existing features. In the following, only those linear combinations (main components) are used that have a large variance and can therefore be viewed as relevant to the decision. The dimensional reduction results from the fact that only the most important linear combinations are used.

Auch bezüglich der in Schritt d) durchgeführten Hauptkomponentenanalyse gilt bevorzugt, dass Parameter verwendet werden, die im Rahmen des Anlernens des Klassifikators 31 erhalten wurden, insbesondere Faktoren der Linearkombinationen, die beim Anlernen ermittelt wurden. Mit anderen Worten werden, statt die Parameter Hauptkomponentenanalyse auf die Daten des Überwachungsdatensatzes 8 anzupassen, bevorzugt angepasste Funktionen verwendet, die beim Anlernen des Klassifikators 31 erhalten wurden.Also with regard to the main component analysis carried out in step d), it is preferred that parameters are used that were obtained in the course of teaching the classifier 31, in particular factors of the linear combinations that were determined during the teaching. In other words, instead of adapting the main component analysis parameters to the data of the monitoring data set 8, adapted functions are preferably used that were obtained when the classifier 31 was taught.

Durch die Hauptkomponentenanalyse werden reduzierte Merkmalswerte 30 erhalten, die im nächsten Schritt e) der angelernten Support Vector Machine 31 mit Radialbasisfunktion zugeführt werden, woraufhin diese in Schritt f) eine zugehörige Zustandsinformation für die überwachten Transportketten 6 herausgibt.The main component analysis yields reduced feature values 30, which in the next step e) are fed to the trained support vector machine 31 with a radial base function, whereupon it outputs associated status information for the monitored transport chains 6 in step f).

In der FIG 9 ist ein Graph dargestellt, bei dem die X-Achse beispielhaft eine erste und der Y-Achse eine zweite der Hauptkomponenten entspricht. In der beispielhaften, rein schematischen Figur 9 sind die Achsen unskaliert. In dem Graph sind die jeweils zu diesen gehörigen Zustandsinformationen enthalten. Dabei sind Bereiche mit Schlechtzuständen mit einer Schraffur von links nach rechts dargestellt und Bereiche mit Gutzuständen durch eine Schraffur von rechts nach links. Es sei angemerkt, dass es bei dem hier beschriebenen Beispiel nur zwei Zustände ("gut" und "schlecht") gibt. Die in der Figur verwendete mehr bzw. weniger enge Schraffur dient dazu, den Verlauf der Entscheidungsgrenze und die Form der Entscheidungsbereiche anschaulicher darzustellen.In the FIG 9 a graph is shown in which the X-axis corresponds, for example, to a first and the Y-axis corresponds to a second of the main components. In the exemplary, purely schematic Figure 9 the axes are unscaled. The respective status information associated with this is contained in the graph. Areas with bad conditions are shown with hatching from left to right and areas with good conditions are shown with hatching from right to left. It should be noted that there are only two states (“good” and “bad”) in the example described here. The more or less narrow hatching used in the figure serves to illustrate the course of the decision limit and the shape of the decision areas more clearly.

In dem Graphen sind ferner beispielhaft einige reduzierte Merkmalswerte in Form von Punkten dargestellt, deren Lage jeweils den zwei Hauptkomponenten gemäß der X- und Y-Achse entspricht. Diejenigen Punkte, zu denen ein guter Zustand gehört, sind dabei ohne Füllung und diejenigen Punkte, zu denen ein schlechter Zustand gehört, mit Füllung dargestellt. Es sei angemerkt, dass auch, wenn der Graph graduelle zwischen gut und schlecht liegende Werte umfasst, die in Reaktion auf einen als Input erhaltenen Überwachungsdatensatz 8 als Output ausgegebene Zustandsinformation bei dem hier beschriebenen Beispiel immer gut oder schlecht ist. Für Punkte, die in einem Bereich mit von rechts nach links gehender Schraffur liegen, egal wie eng diese ist, gilt entsprechend, dass sie ohne Füllung für "gut" dargestellt sind und Punkte in Bereich mit von links nach rechts gehender Schraffur sind entsprechend gefüllte Punkte für "schlecht". Bei einigen Punkten gilt dies in Figur 9 nicht. Hier ist zu berücksichtigen, dass aus Gründen der Darstellung nur beispielhaft zwei der Hauptkomponenten gezeigt sind. Für einen Punkt mit Füllung in einem von rechts nach links schraffierten Bereich muss gelten, dass dieser bezüglich wenigstens einer weiteren Hauptkomponente in einem schlechten Bereich liegt. Es sei angemerkt, dass bei dem dargestellten Beispiel zehn Hauptkomponenten verwendet worden sind und sich nur der Wert einer Hauptkomponente im Schlecht-Bereich befinden muss, um den Zustand als "schlecht" zu bezeichnen. Weiterhin zeigt die FIG 9 beispielhaft Punkte für zwei verschiedene Öfen 5, wobei die oben links nahezu auf einer Linie liegenden Punkte zu einem Ofen 5 gehören und die verbleibenden Punkte zu einem weiteren.In the graph, some reduced feature values are also shown by way of example in the form of points, the position of which corresponds to the two main components according to the X and Y axes. Those points to which a good condition belongs are shown without filling and those points to which a bad condition belongs are shown with a filling. It should be noted that even if the graph includes gradual values between good and bad, the status information output as output in response to a monitoring data set 8 received as input is always good or bad in the example described here. For points that are located in an area with hatching from right to left, regardless of how narrow it is, it applies accordingly that they are shown without filling for "good" and points in areas with hatching from left to right are correspondingly filled points for "bad". This applies to some points in Figure 9 Not. It should be noted here that, for reasons of illustration, only two of the main components are shown as examples. For a point with filling in an area hatched from right to left, it must apply that this is in a bad area with regard to at least one further main component. It should be noted that ten main components have been used in the example shown and only the value of one main component is in the Bad area must be located in order to describe the condition as "bad". Furthermore shows the FIG 9 exemplary points for two different ovens 5, the points lying almost on a line at the top left belong to one oven 5 and the remaining points to another.

Vorliegend bedeutet die Zustandsinformation "schlecht", dass die überwachten Transportketten 6 in relativ naher Zukunft ausgetauscht werden muss, konkret in weniger als einem Monat. "Gut" hingegen bedeutet, dass ein Austausch erst zu einem späteren Zeitpunkt erforderlich sein wird.In the present case, the status information “bad” means that the monitored transport chains 6 will have to be replaced in the relatively near future, specifically in less than a month. "Good", on the other hand, means that an exchange will only be necessary at a later point in time.

Der angelernte Klassifikator, dem in Schritt e) die reduzierten Merkmalswerte zugeführt werden, ist zuvor dazu angelernt worden, für empfangene reduzierte Merkmalswerte 30 zugehörige Zustandsinformationen ausgeben zu können. Der Graph in Figur 9 mit den darin enthaltenen Schraffuren, stellt sozusagen das Ergebnis des Anlernens bzw., da Zustandsinformationen beispielhaft nur für zwei der Hauptkomponenten dargestellt sind, einen Teil davon visuell und schematisch dar. Das Anlerne erfolgt bzw. erfolgte bevorzugt unter Durchführung eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Anlernen, das im Folgenden beschrieben wird. Es sei angemerkt, dass diese Schritte vor dem Schritt a) des vorstehend beschriebenen Verfahrens zum Überwachen durchgeführt werden und somit auch einen Teil des Verfahrens zur Überwachung bilden können, jedoch nicht müssen.The learned classifier, to which the reduced feature values are fed in step e), has previously been learned to be able to output associated status information for received reduced feature values 30. The graph in Figure 9 with the hatching contained therein, so to speak, represents the result of the learning or, since status information is only shown for two of the main components by way of example, a part of it visually and schematically. The learning takes place or was preferably carried out by performing an embodiment of the inventive method for learning which is described below. It should be noted that these steps are carried out before step a) of the method for monitoring described above and thus can also form part of the method for monitoring, but do not have to.

FIG 10 zeigt ein Flussdiagramm mit den Schritten des Beispiels des Verfahrens zum Anlernen des Klassifikators 31. FIG 10 FIG. 3 shows a flowchart with the steps of the example of the method for teaching the classifier 31.

Es sei vorweggenommen, dass die für das Anlernen erfolgenden Schritte in großem Umfang mit den vorstehend für die Überwachung beschriebenen Schritte übereinstimmen. Unterschiedlich ist nur, dass mehrere Anlerndatensätze anstelle eines Überwachungsdatensatzes erforderlich sind und die Anlerndatensätze jeweils neben den Daten des Überwachungsdatensatzes eine zugehörige Zustandsinformation umfassen müssen, um den Klassifikator 31 zu trainieren, diese später als Output herauszugeben.It is anticipated that the steps involved in learning largely coincide with the steps described above for monitoring. The only difference is that several training data records are required instead of one monitoring data record and the training data records must each include associated status information in addition to the data of the monitoring data record in order to use the classifier 31 to train them to later issue them as output.

Das Verfahren zum Anlernen des Klassifikators 31, der für die Überwachung des Zustandes wenigstens einer in Betrieb bewegten Komponente, insbesondere wenigstens einer Transportkette 6, in einer Fertigungsanlage 1 verwendet werden kann, umfasst entsprechend die Schritte:

  • aa) Mehrere Anlerndatensätze 36 werden empfangen, wobei jeder Anlerndatensatz 36 eine oder mehrere Reihen 9, 10 von wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, vorliegend wenigstens einer Transportkette 6 zugeordneten Prozesswerten 11, 12 umfasst, wobei die Prozesswerte 11, 12 der oder der jeweiligen Reihe 9, 10 in einem Erfassungszeitraum 13 an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten in einer die wenigstens eine Komponente, vorliegend wenigstens eine Transportkette 6 umfassenden Fertigungsanlage 1 erfasst wurden und/oder von in einem Erfassungszeitraum 13 an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten in einer die wenigstens eine Komponente, vorliegend Transportkette 6 umfassenden Fertigungsanlage 1 erfassten Messwerten abgeleitet sind, und wobei jeder Anlerndatensatz 36 eine der oder den Reihen 9, 10 des jeweiligen Anlerndatensatzes 33 zugeordnete Zustandsinformation 37 über die im Betrieb bevorzugt bewegte Komponente, vorliegend Transportkette 6 umfasst.
    Die Anlerndatensätze 36 umfassen vorliegend jeweils ebenfalls eine erste Reihe 9 mit dem Motorstrom 11 des mehrere Transportketten 6 eines Ofens 5 antreibenden Motors 7 und eine zweite Reihe 10 mit der Motordrehzahl 12 des mehrere Transportketten 6 eines Ofens 5 antreibenden Motors 7.
    Der Erfassungszeitraum 13 jedes Anlerndatensatzes 36 bezieht sich auf die ersten 15 Minuten des Anlaufs des Ofens 5 bzw. der Transportketten 6, nach einem vorherigen Stillstand dieser. Die Prozesswerte 11, 12 aus der Anlaufzeit können jeweils aus einem Gesamtdatensatz, welcher Prozesswerte 11, 12 für einen vollständigen Betriebs- bzw. Bewegungszyklus umfassen kann, ausgeschnitten bzw. extrahiert sein. Da nur auf die jeweilige Anlaufphase abgestellt wird, werden nur Zeitpunkte betrachtet, bei denen erfahrungsgemäß auch tatsächlich Probleme auftreten. Bei Stillstand des Ofens 5, sowie wenn der Ofen 5 aufgewärmt und eingelaufen ist, die Schwerfälligkeit der Transportketten 6 also überwunden wurde, sind keine verwertbaren Informationen in den Daten zu vermuten.
    Bei dem beschriebenen Beispiel wurden die Prozesswerte der Anlerndatensätze 36 in der gleichen, in Figur 1 schematisch dargestellten Anlage 1 erfasst, konkret für Transportketten 6, welche zu die zu überwachenden Transportketten 6 bzw. den zu überwachenden Transportketten 6 baugleich waren und vor dieser bzw. diesen in der Anlage 1 verwendet wurden.
    Die Zustandsinformationen 37 der Anlerndatensätze 36 wurden dabei anhand der Länge der Zeitspanne zwischen dem Ende des Erfassungszeitraums 13 des jeweiligen Anlerndatensatzes 36 und dem darauffolgenden Auftreten eines nicht ordnungsgemäßen Zustands und/oder erforderlichen Austauschs der Transportketten 6 ermittelt werden bzw. worden sein. Es wurde anhand der Betrachtung historischer Daten, für welche bekannt war, wann im Anschluss an die Erfassung der Prozesswerte 11, 12 jeweils ein Austausch erforderlich war, ein guter bzw. schlechter Zustand zugeordnet.
    Der jeweilige Anlerndatensatz 36 umfasst vorliegend zusätzlich zu den beiden Reihen 9, 10 mit Motorstrom 11 und Motordrehzahl 12 die Dauer des letzten Ofenbetriebs 33 vor dem jeweiligen Erfassungszeitraum 13 und die Dauer der letzten Pause 34 zwischen dem letzten Ofenbetrieb und dem Beginn des jeweiligen Erfassungszeitraums 13.
  • bb) Für jeden Anlerndatensatz 36 werden auf Basis der Prozesswerte 11, 12 der Reihen 9, 10 Merkmalswerte 14 ermittelt, wobei für jede Reihe 9, 10 mehrere innerhalb des jeweiligen Erfassungszeitraumes 13 liegende Zeitfenster 15 betrachtet werden und für jedes Zeitfenster 15 für die darin liegenden Prozesswerte 11, 12 und/oder für darin liegende von den Prozesswerten 11, 12 abgeleiteten Werte statistische Größen als Merkmalswerte 14 ermittelt werden. Von den Prozesswerten 11, 12 abgeleitete Werte können dabei auch mittels der Prozesswerte 11, 12 mehrerer Reihen 9, 10 ermittelt werden.
  • cc) Die Merkmalswerte 14 werden anschließend standardisiert.
  • dd) Auf die Merkmalswerte 14 wird wenigstens eine mathematische Methode zur Dimensionsreduktion angewendet wird, um reduzierte Merkmalswerte 30 erhalten, vorliegend eine Hauptkomponentenanalyse.
    Bei den Schritten bb), cc) und dd) wird dabei für jeden der Anlerndatensätze 36 im Wesentlichen so vorgegangen, wie vorstehend für den Überwachungsdatensatz beschrieben. Die jeweilige Zustandsinformation 37 wird dabei zunächst außer Acht gelassen.
    Zusätzlich wird dabei die in Schritt cc) verwendete Standardisierungsfunktion mitsamt ihren Parametern abgespeichert, so dass diese anschließend (jeweils) in Schritt c) des Überwachungsverfahrens für die Standardisierung im Zusammenhang mit Überwachungsdatensatz verwendet werden kann.
    Weiterhin zusätzlich werden die Parameter der in Schritt dd) durchgeführten Methode zur Dimensionsreduktion, vorliegend die Parameter der Hauptkomponentenanalyse abgespeichert, so dass diese anschließend (jeweils) in Schritt d) des Überwachungsverfahrens für die Hauptkomponentenanalyse im Zusammenhang mit Überwachungsdatensatz 8 verwendet werden kann.
  • ee) Die reduzierten Merkmalswerte 30 der Anlerndatensätze 36 werden anschließend zusammen mit den diesen jeweils zugeordneten Zustandsinformationen 36 für die jeweiligen Transportketten 6 dem sich im ungelernten Zustand befindlichen Maschinen-Lern-Modell, vorliegend Klassifikator 38, zugeführt.
  • ff) Der Klassifikator 38 wird anhand der reduzierten Merkmalswerte 30 und den zugeordneten Zustandsinformationen 37 angelernt, wodurch ein angelernten Klassifikator 31 erhalten wird. Der angelernte Klassifikator 31 wird gespeichert, damit dieser anschließend (jeweils) in Schritt e) des Überwachungsverfahrens verwendet werden kann.
The method for teaching the classifier 31, which can be used for monitoring the state of at least one component that is moving in operation, in particular at least one transport chain 6, in a production plant 1, accordingly comprises the steps:
  • aa) Several training data records 36 are received, each training data record 36 comprising one or more rows 9, 10 of at least one component that is preferably moved during operation, in this case at least one transport chain 6 associated process values 11, 12, the process values 11, 12 of the respective Row 9, 10 were recorded in a recording period 13 at time-spaced points in time in a manufacturing plant 1 comprising the at least one component, in this case at least one transport chain 6, and / or from in a recording period 13 at time-spaced points in time in a the at least one component, in this case transport chain 6 comprehensive manufacturing plant 1 are derived, and each learning data record 36 comprises one of the rows 9, 10 of the respective learning data record 33 associated status information 37 about the component preferably moved during operation, in this case the transport chain 6.
    The learning data sets 36 in the present case also each include a first row 9 with the motor current 11 of the motor 7 driving several transport chains 6 of a furnace 5 and a second row 10 with the motor speed 12 of the motor 7 driving several transport chains 6 of a furnace 5.
    The acquisition period 13 of each learning data record 36 relates to the first 15 minutes of the start-up of the furnace 5 or the transport chains 6, after the latter had previously come to a standstill. The process values 11, 12 from the start-up time can each be derived from an overall data set, which process values 11, 12 for a complete cycle of operation or movement can be cut out or extracted. Since the focus is only on the respective start-up phase, only points in time are considered at which experience has shown that problems actually occur. When the furnace 5 is at a standstill, as well as when the furnace 5 has been warmed up and run in, that is, the sluggishness of the transport chains 6 has been overcome, no useful information is to be assumed in the data.
    In the example described, the process values of the training data records 36 were in the same, in Figure 1 The system 1 shown schematically is recorded, specifically for transport chains 6, which were structurally identical to the transport chains 6 to be monitored or the transport chains 6 to be monitored and were used before this or these in the system 1.
    The status information 37 of the learning data records 36 was or was determined on the basis of the length of the time span between the end of the recording period 13 of the respective learning data record 36 and the subsequent occurrence of an incorrect status and / or necessary replacement of the transport chains 6. Based on the consideration of historical data, for which it was known when an exchange was necessary following the acquisition of the process values 11, 12, a good or bad state was assigned.
    In addition to the two rows 9, 10 with motor current 11 and motor speed 12, the respective learning data set 36 includes the duration of the last furnace operation 33 before the respective recording period 13 and the duration of the last pause 34 between the last furnace operation and the start of the respective recording period 13.
  • bb) For each learning data record 36, feature values 14 are determined on the basis of the process values 11, 12 of the rows 9, 10, with several time windows 15 lying within the respective recording period 13 being considered for each row 9, 10 and for each time window 15 for the process values 11, 12 located therein and / or for the values derived from the process values 11, 12 located therein, statistical variables are determined as feature values 14. Values derived from the process values 11, 12 can also be determined by means of the process values 11, 12 of several rows 9, 10.
  • cc) The feature values 14 are then standardized.
  • dd) At least one mathematical method for dimension reduction is applied to the feature values 14 in order to obtain reduced feature values 30, in the present case a principal component analysis.
    In steps bb), cc) and dd), the procedure for each of the learning data records 36 is essentially as described above for the monitoring data record. The respective status information 37 is initially disregarded.
    In addition, the standardization function used in step cc) is stored together with its parameters so that it can then (in each case) be used in step c) of the monitoring method for the standardization in connection with the monitoring data set.
    Furthermore, the parameters of the dimensional reduction method carried out in step dd), in this case the parameters of the main component analysis, are stored so that they can then be used (in each case) in step d) of the monitoring method for the main component analysis in connection with monitoring data set 8.
  • ee) The reduced feature values 30 of the learning data records 36 are then fed to the machine learning model, in this case classifier 38, which is in the unlearned state, together with the status information 36 assigned to them for the respective transport chains 6.
  • ff) The classifier 38 is learned on the basis of the reduced feature values 30 and the associated status information 37, as a result of which a learned classifier 31 is obtained. The learned classifier 31 is stored so that it can then be used (in each case) in step e) of the monitoring method.

Die Schritte des vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispiels des Verfahrens zum Überwachen des Zustandes wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere wenigstens einer Transportkette 6, in einer Fertigungsanlage 1 können mittels eines Computerprogrammes durchgeführt werden, das Programmcode-Mittel umfasst, die bei der Ausführung des Programms auf wenigstens einem Computer den wenigstens einen Computer veranlassen, die Schritte durchzuführen. Das gleiche gilt für das beschriebenen Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Anlernen. Es kann auch ein Computerprogramm zum Einsatz kommen, welches Programmcode-Mittel umfasst, die bei der Ausführung des Programms auf wenigstens einem Computer den wenigstens einen Computer veranlassen, die Schritte des Verfahrens zum Anlernen und anschließend die Schritte des Verfahrens zur Überwachung durchzuführen.The steps of the above-described exemplary embodiment of the method for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation, in particular at least one transport chain 6, in a manufacturing plant 1 can be carried out by means of a computer program that includes program code means that are activated when the program is executed at least one computer causing the at least one computer to perform the steps. The same applies to the described embodiment of the method according to the invention for teaching. A computer program can also be used which comprises program code means which, when the program is executed on at least one computer, cause the at least one computer to carry out the steps of the method for teaching and then the steps of the method for monitoring.

Eine Anordnung zur Durchführung des vorstehend beschriebenen Ausführungsbeispiels eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Überwachen ist rein schematisch in der Figur 11 dargestellt. Sie umfasst bevorzugt einen oder mehrere Sensoren 39, mittels dem bzw. mittels derer im Betrieb die Prozesswerte 11, 12, vorliegend der Motorstrom 11 und die Drehzahl 12 und/oder Messwerte, von denen diese Prozesswerte abgeleitet werden können, erfasst werden können, und eine Recheneinrichtung, vorliegend ein Industrie-PC 40, der zur Durchführung der vorstehend beschriebenen Schritte a) bis f) ausgebildet und/oder eingerichtet ist. Bevorzugt ist auf der Industrie-PC ein entsprechendes Computerprogramm abgelegt. Die Sensoren 40 sind an geeigneter Position in der Anlage 1 angeordnet und kabelgebunden oder kabellos mit dem Industrie-PC 40 verbunden, so dass die Prozesswerte 11, 12 bzw. Messwerte, von welchen diese ableitbar sind, an den Industrie-PC 40 übertragen werden können.An arrangement for carrying out the above-described exemplary embodiment of a method for monitoring according to the invention is shown purely schematically in FIG Figure 11 shown. It preferably comprises one or more sensors 39, by means of which the process values 11, 12, in this case the motor current 11 and the speed 12 and / or measured values from which these process values can be derived, can be recorded during operation, and a Computing device, in the present case an industrial PC 40, which is designed and / or set up to carry out the steps a) to f) described above. A corresponding computer program is preferably stored on the industrial PC. The sensors 40 are arranged in a suitable position in the system 1 and are connected to the industrial PC 40 in a wired or wireless manner, see above that the process values 11, 12 or measured values from which these can be derived can be transmitted to the industrial PC 40.

Die Anordnung ist vorliegend Bestandteil der in Figur 1 dargestellten Anlage 1, die ein Ausführungsbeispiel einer erfindungsgemäßen Fertigungsanlage darstellt.In the present case, the arrangement is part of the in Figure 1 illustrated plant 1, which represents an embodiment of a manufacturing plant according to the invention.

Obwohl die Erfindung im Detail durch das bevorzugte Ausführungsbeispiel näher illustriert und beschrieben wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.Although the invention has been illustrated and described in more detail by the preferred exemplary embodiment, the invention is not restricted by the disclosed examples and other variations can be derived therefrom by the person skilled in the art without departing from the scope of protection of the invention.

Claims (15)

Verfahren zum Überwachen des Zustandes wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere wenigstens einer Transportkette (6), in einer Fertigungsanlage (1), bei dem a) ein Überwachungsdatensatz (8) empfangen wird, der eine oder mehrere Reihen (9, 10) von der wenigstens einen Komponente (6) zugeordneten Prozesswerten (11, 12) umfasst, wobei die Prozesswerte (11, 12) der oder der jeweiligen Reihe (9, 10) in einem Erfassungszeitraum (13) an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten in der Fertigungsanlage (1) erfasst wurden und/oder von in einem Erfassungszeitraum (13) an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten in der Fertigungsanlage (1) erfassten Messwerten abgeleitet sind, b) auf Basis der Prozesswerte (11, 12) der oder der jeweiligen Reihe (9, 11) Merkmalswerte (14) ermittelt werden, indem für die oder die jeweilige Reihe (9, 10) mehrere innerhalb des Erfassungszeitraumes (13) liegende Zeitfenster (15) betrachtet werden und für jedes Zeitfenster (15) für die darin liegenden Prozesswerte (11, 12) und/oder für darin liegende von den Prozesswerten (11, 12) abgeleitete Werte statistische Größen ermittelt werden, wobei von den Prozesswerten (11, 12) abgeleitete Werte auch mittels der Prozesswerte (11, 12) mehrerer Reihen (9, 10) ermittelt werden können, c) die Merkmalswerte (14) standardisiert und/oder normalisiert werden, d) auf die Merkmalswerte (14) wenigstens eine mathematische Methode zur Dimensionsreduktion angewendet wird, wodurch reduzierte Merkmalswerte (30) erhalten werden, e) die reduzierten Merkmalswerte (30) einem angelernten Maschinen-Lern-Modell (31) als Eingangswerte zugeführt werden, und f) das angelernte Maschinen-Lern-Modell (31) eine Zustandsinformation (37) für die wenigstens eine Komponente (6) als Ausgangswert herausgibt. Method for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation, in particular at least one transport chain (6), in a production plant (1), in which a) a monitoring data set (8) is received which comprises one or more rows (9, 10) of process values (11, 12) assigned to the at least one component (6), the process values (11, 12) of the respective row or rows (9, 10) were recorded in a recording period (13) at time-spaced points in time in the production plant (1) and / or are derived from measured values recorded in a recording period (13) at time-spaced points in time in the production plant (1), b) on the basis of the process values (11, 12) of the respective row (9, 11), feature values (14) are determined by using several time windows (13) for the respective row (9, 10) within the recording period (13). 15) and for each time window (15) for the process values (11, 12) contained therein and / or for values derived from the process values (11, 12) contained therein, statistical variables are determined, with the process values (11, 12 ) derived values can also be determined by means of the process values (11, 12) of several rows (9, 10), c) the feature values (14) are standardized and / or normalized, d) at least one mathematical method for dimension reduction is applied to the feature values (14), as a result of which reduced feature values (30) are obtained, e) the reduced feature values (30) are fed to a trained machine learning model (31) as input values, and f) the learned machine learning model (31) outputs status information (37) for the at least one component (6) as an output value. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens ein Warnsignal und/oder wenigstens eine Warnnachricht ausgegeben wird, wenn in Schritt f) eine Zustandsinformation (37) herausgegeben wird, die einen nicht ordnungsgemäßen Zustand der wenigstens einen Komponente (6) indiziert.Method according to Claim 1, characterized in that at least one warning signal and / or at least one warning message is output if status information (37) is output in step f) which indicates an incorrect status of the at least one component (6). Verfahren zum Anlernen eines Maschinen-Lern-Modells (31), das für die Überwachung des Zustandes wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere einer Transportkette (6), in einer Fertigungsanlage (1) verwendet werden kann, bei dem aa) mehrere Anlerndatensätze (36) empfangen werden, wobei jeder Anlerndatensatz (36) eine oder mehrere Reihen (9, 10) von wenigstens einer Komponente (6) zugeordneten Prozesswerten (11, 12) umfasst, wobei die Prozesswerte der oder der jeweiligen Reihe (9, 10) in einem Erfassungszeitraum (13) an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten in einer die wenigstens eine Komponente (6) umfassenden Fertigungsanlage (1) erfasst wurden und/oder von in einem Erfassungszeitraum (13) an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten in einer die wenigstes eine Komponente (6) umfassenden Fertigungsanlage (1) erfassten Messwerten abgeleitet sind, und wobei jeder Anlerndatensatz (36) eine der oder den Reihen (9, 10) des jeweiligen Anlerndatensatzes (36) zugeordnete Zustandsinformation (37) über die wenigstens eine Komponente (6) umfasst, bb) auf Basis der Prozesswerte (11, 12) der Reihen (9, 10) der Anlerndatensätze (36) Merkmalswerte (14) ermittelt werden, wobei für jede Reihe (9, 10) jedes Anlerndatensatzes (36) mehrere innerhalb des Erfassungszeitraumes (13) liegende Zeitfenster (15) betrachtet werden und für jedes Zeitfenster (15) für die darin liegenden Prozesswerte (11, 12) und/oder für darin liegende von den Prozesswerten (11, 12) abgeleiteten Werte statistische Größen als Merkmalswerte (14) ermittelt werden, wobei von den Prozesswerten)11, 12) abgeleitete Werte auch mittels der Prozesswerte (11, 12) mehrerer Reihen (9, 10) ermittelt werden können, cc) die Merkmalswerte (14) standardisiert und/oder normalisiert werden, dd) auf die Merkmalswerte (14) wenigstens eine mathematische Methode zur Dimensionsreduktion angewendet wird, um reduzierte Merkmalswerte (30) erhalten, ee) die reduzierten Merkmalswerte (30) zusammen mit den diesen jeweils zugeordneten Zustandsinformationen (37) für die wenigstens eine Komponente, insbesondere die Transportkette (6), dem Maschinen-Lern-Modell (38) zugeführt werden, und ff) das Maschinen-Lern-Modell (38) anhand der reduzierten Merkmalswerte (30) und den zugeordneten Zustandsinformationen (37) angelernt wird. Method for teaching a machine learning model (31) which can be used for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation, in particular a transport chain (6), in a production plant (1), in which aa) several training data sets (36) are received, each training data set (36) comprising one or more rows (9, 10) of process values (11, 12) assigned to at least one component (6), the process values of the respective row ( 9, 10) were recorded in a recording period (13) at time-spaced points in time in a production plant (1) comprising the at least one component (6) and / or from in a recording period (13) at time-spaced points in time in at least one component (6) comprehensive manufacturing plant (1) are derived, and each learning data record (36) comprises one of the rows (9, 10) of the respective learning data record (36) associated with status information (37) about the at least one component (6) , bb) on the basis of the process values (11, 12) of the rows (9, 10) of the learning data records (36), feature values (14) are determined, with several within the recording period (13th) for each row (9, 10) of each learning data record (36) ) and for each time window (15) for the process values (11, 12) and / or for the values derived from the process values (11, 12), statistical variables are determined as feature values (14) , whereby values derived from the process values) 11, 12) also by means of the process values (11, 12) of several rows (9, 10) can be determined, cc) the feature values (14) are standardized and / or normalized, dd) at least one mathematical method for dimension reduction is applied to the feature values (14) in order to obtain reduced feature values (30), ee) the reduced feature values (30) together with the status information (37) assigned to them for the at least one component, in particular the transport chain (6), are fed to the machine learning model (38), and ff) the machine learning model (38) is learned on the basis of the reduced feature values (30) and the associated status information (37). Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Zustandsinformationen (37) anhand der Länge der Zeitspanne zwischen dem Ende des Erfassungszeitraums (13) und dem darauffolgenden Auftreten eines nicht ordnungsgemäßen Zustands und/oder erforderlichen Austauschs der wenigstens einen Komponente (6) ermittelt werden oder wurden.Method according to Claim 3, characterized in that the status information (37) is determined on the basis of the length of the time span between the end of the recording period (13) and the subsequent occurrence of an incorrect status and / or required replacement of the at least one component (6) or were. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Maschinen-Lern-Modell (31) unter Durchführung eines Verfahrens gemäß Anspruch 3 oder 4 angelernt worden ist oder vor Schritt e) unter Durchführung eines Verfahrens gemäß Anspruch 3 oder 4 angelernt wird.Method according to one of Claims 1 or 2, characterized in that the machine learning model (31) has been learned by performing a method according to Claim 3 or 4 or is learned before step e) by performing a method according to Claim 3 or 4 . Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2 oder Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass in Schritt c) eine Standardisierungsfunktion und/oder eine Normierungsfunktion und/oder Parameter verwendet werden, die im Rahmen des Anlernens des Maschinen-Lern-Modells, dem in Schritt e) die reduzierten Merkmalswerte zusammen mit den diesen jeweils zugeordneten Zustandsinformationen (37) zugeführt werden, ermittelt wurden,
und/oder
dass in Schritt d) im Rahmen der wenigstens einen mathematischen Methode zur Dimensionsreduktion Parameter verwendet werden, die im Rahmen des Anlernens des Maschinen-Lern-Modells (31), dem in Schritt e) die reduzierten Merkmalswerte (30) zusammen mit den diesen jeweils zugeordneten Zustandsinformationen (37) zugeführt werden, ermittelt wurden.Method according to one of claims 1 or 2 or claim 5, characterized in that in step c) a standardization function and / or a normalization function and / or parameters are used which, as part of the learning of the machine learning model, which was carried out in step e ) the reduced feature values are supplied together with the status information (37) assigned to them, were determined,
and or
that in step d) in the context of the at least one mathematical method for dimension reduction parameters are used which, in the context of the learning of the machine learning model (31), to which in step e) the reduced feature values (30) together with the respectively assigned Status information (37) are supplied, were determined. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Anlerndatensätze (36) und/oder der Überwachungsdatensatz (8) jeweils wenigstens zwei Reihen (9, 10) von Prozesswerten (11, 12) umfassen, wobei bevorzugt die jeweils eine Reihe (9, 10) Werte der Drehzahl (12) eines die wenigstes eine Komponente (6) antreibenden Motors (7) als Prozesswerte umfasst und die jeweils andere Reihe (9, 10) Werte des Motorstroms (11) des die wenigstens eine Komponente (6) antreibenden Motors (7) als Prozesswerte umfasst,
und/oder
dass die Anlerndatensätze (36) und/oder der Überwachungsdatensatz (8) jeweils wenigstens zwei Reihen (9, 10) von Prozesswerten (11, 12) umfassen, und in Schritt b) bzw. bb) die Verhältnisse der Prozesswerte (11, 12) wenigstens zweier Reihen (9, 10) als von den Prozesswerten (11, 12) abgeleitete Werte berechnet werden.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the learning data records (36) and / or the monitoring data record (8) each comprise at least two rows (9, 10) of process values (11, 12), with the one row (9 , 10) comprises values of the speed (12) of a motor (7) driving at least one component (6) as process values and the respective other row (9, 10) comprises values of the motor current (11) of the at least one component (6) driving Motors (7) as process values,
and or
that the learning data records (36) and / or the monitoring data record (8) each comprise at least two rows (9, 10) of process values (11, 12), and in step b) or bb) the ratios of the process values (11, 12) at least two rows (9, 10) are calculated as values derived from the process values (11, 12). Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest eine der Reihen (9, 10) von Prozesswerten (11, 12) durch einen an der Fertigungsanlage (1) angebrachten Sensor (39) gemessen wird oder wurde,
und/oder
dass das Maschinen-Lern-Modell durch einen Klassifikator (31) gegeben ist oder wenigstens einen solchen umfasst.Method according to one of the preceding claims, characterized in that at least one of the rows (9, 10) of process values (11, 12) is or has been measured by a sensor (39) attached to the production system (1),
and or
that the machine learning model is given by a classifier (31) or at least includes one. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Erfassungszeitraum (13) des jeweiligen Anlerndatensatzes (36) und/oder des Überwachungsdatensatzes (8) einer Anlaufzeit der wenigstens einen Komponente (6) entspricht, wobei die Anlaufzeit insbesondere einen Zeitraum von 30 Minuten, bevorzugt einen Zeitraum von 15 Minuten nach der Bewegungsaufnahme der wenigstens einen Komponente (6) im Anschluss an einen Stillstand dieser umfasst,
und/oder
dass die innerhalb des Erfassungsraums (13) liegenden Zeitfenster (15) die gleiche Zeitdauer aufweisen und/oder die Zeitdauer eines Zeitfensters (15) größer ist als die Zeitdauer zwischen dem Beginn zweier benachbarter Zeitfenster (15), so dass sich die Zeitfenster (15) überlappen.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the recording period (13) of the respective training data record (36) and / or the monitoring data record (8) corresponds to a start-up time of the at least one component (6), the start-up time in particular being a period of 30 minutes , preferably a period of 15 minutes after the movement of the at least one component (6) after it has come to a standstill,
and or
that the time windows (15) lying within the detection area (13) have the same duration and / or the duration of a time window (15) is greater than the duration between the beginning of two adjacent time windows (15), so that the time windows (15) overlap. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die in Schritt b) bzw. bb) berechneten statistischen Größen das Maximum und/oder das Minimum und/oder der Mittelwert und/oder die Varianz von Prozesswerten (11, 12) und/oder von diesen abgeleiteten Werten umfassen, insbesondere das Maximum und/oder das Minimum und/oder den Mittelwert und/oder die Varianz der Prozesswerte (11, 12) und/oder der von diesen abgeleiteten Werten aus wenigstens einem Zeitfenster (15),
und/oder
dass der jeweilige Anlerndatensatz (36) und/oder der Überwachungsdatensatz (8) ebenfalls die Zeitdauer eines vorherigen Betriebs der wenigstens einen Komponente (6) und/oder die Zeitdauer einer Pause zwischen dem vorherigen Betrieb der wenigstens einen Komponente (6) und dem Beginn des Erfassungszeitraumes (13) umfassen und diese den in Schritt b) bzw. bb) ermittelten Merkmalswerten (14) als zusätzliche Merkmalswerte hinzugefügt werden.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the statistical variables calculated in step b) or bb) the maximum and / or the minimum and / or the mean value and / or the variance of process values (11, 12) and / or from these derived values, in particular the maximum and / or the minimum and / or the mean value and / or the variance of the process values (11, 12) and / or the values derived from these from at least one time window (15),
and or
that the respective learning data record (36) and / or the monitoring data record (8) also the duration of a previous operation of the at least one component (6) and / or the duration of a pause between the previous operation of the at least one component (6) and the start of the Include the acquisition period (13) and these are added to the feature values (14) determined in step b) or bb) as additional feature values. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass in Schritt d) bzw. dd) als mathematische Methode zur Dimensionsreduktion eine Hauptkomponentenanalyse bzw. eine eine Hauptkomponentenanalyse einschließende Methode durchgeführt wird,
und/oder
dass das Maschinen-Lern-Modell (31) eine Support Vector Machine oder ein künstliches neuronales Netz oder eine Nächste-Nachbarn-Klassifikation oder ein Entscheidungsbaum oder ein Random Forest Klassifikator umfasst oder als solche, beziehungsweise solches, ausgestaltet ist,
und/oder
dass die Fertigungsanlage (1) ein Reflow-Ofen (5) zum Löten von Leiterplatten mit einer Lötpaste ist und die wenigstens eine Komponente eine Transportkette (6) des Reflow-Ofens (5) ist, die dem Transport von Leiterplatten dient oder dass die Fertigungsanlage (1) einen Reflow-Ofen (5) zum Löten von Leiterplatten mit einer Lötpaste umfasst und die wenigstens eine Komponente eine Transportkette (6) des Reflow-Ofens (5) ist.Method according to one of the preceding claims, characterized in that in step d) or dd) a main component analysis or a method including a main component analysis is carried out as a mathematical method for dimension reduction,
and or
that the machine learning model (31) is a support vector machine or an artificial neural network or a closest neighbor classification or a decision tree or a Random forest classifier includes or is designed as such or such,
and or
that the production system (1) is a reflow oven (5) for soldering circuit boards with a solder paste and the at least one component is a transport chain (6) of the reflow oven (5) which is used to transport circuit boards or that the production system (1) comprises a reflow oven (5) for soldering printed circuit boards with a solder paste and the at least one component is a transport chain (6) of the reflow oven (5). Anordnung zum Durchführen eines oben beschriebenen Verfahrens zum Überwachen des Zustandes wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere einer Transportkette (6), einer Fertigungsanlage (1), aufweisend
zumindest einen Sensor (39) zum Erfassen einer oder mehrerer Reihen (9, 10) von wenigstens einer im Betrieb bevorzugt bewegten Komponente, insbesondere einer Transportkette (6), zugeordneten Prozesswerten (11, 12), und
eine Rechenmaschine (40), die dazu ausgebildet und/oder eingerichtet ist, einen Überwachungsdatensatz (8) zu empfangen, der eine oder mehrere Reihen (9, 10) von der wenigstens einen Komponente (6) zugeordneten Prozesswerten (11, 12) umfasst, wobei die Prozesswerte (11, 12) mittels des wenigstens einen Sensors (39) in einem Erfassungszeitraum (13) an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten erfasst wurden und/oder von mittels des zumindest einen Sensors (39) in einem Erfassungszeitraum (13) an zeitlich beabstandeten Zeitpunkten erfassten Messwerten abgeleitet sind, mehrere innerhalb des Erfassungszeitraumes (13) liegende Zeitfenster (15) zu identifizieren und für die in jedem Zeitfenster (15) liegenden Prozesswerte (11, 12) und/oder für von diesen abgeleitete Werte statistische Größen als Merkmalswerte (14) zu berechnen, wobei von den Prozesswerten (11, 12) abgeleitete Werte auch auf Basis der Prozesswerte (11, 12) mehrerer Reihen (9, 10) ermittelt werden können, die Merkmalswerte (14) zu standardisieren und/oder zu normalisieren, wenigstens eine mathematische Methode zur Dimensionsreduktion auf die Merkmalswerte (14) anzuwenden, um reduzierte Merkmalswerte (30)zu erhalten, mittels eines angelernten Maschinen-Lern-Modells (31) anhand der reduzierten Merkmalswerte (30) eine diesen zugehörige Zustandsinformation (37) zu ermitteln, wobei die Anordnung bevorzugt dazu ausgestaltet und/oder eingerichtet ist, wenigstens ein Warnsignal und/oder wenigstens eine Warnnachricht herauszugeben, wenn eine Zustandsinformation ermittelt wird, die einen nicht ordnungsgemäßen Zustand der wenigstens einen Komponente (6) indiziert.An arrangement for carrying out a method described above for monitoring the state of at least one component that is preferably moved during operation, in particular a transport chain (6), of a manufacturing plant (1)
at least one sensor (39) for detecting one or more rows (9, 10) of at least one component that is preferably moved during operation, in particular a transport chain (6), associated process values (11, 12), and
a computing machine (40) which is designed and / or set up for this purpose, to receive a monitoring data set (8) which comprises one or more rows (9, 10) of process values (11, 12) assigned to the at least one component (6), the process values (11, 12) being determined by means of the at least one sensor (39 ) were recorded in a recording period (13) at time-separated points in time and / or are derived from measured values recorded by means of the at least one sensor (39) in a recording period (13) at time-separated points in time, to identify several time windows (15) lying within the recording period (13) and for the process values (11, 12) lying in each time window (15) and / or statistical values derived from these Calculate variables as feature values (14), whereby values derived from the process values (11, 12) can also be determined on the basis of the process values (11, 12) of several rows (9, 10), to standardize and / or normalize the feature values (14), to apply at least one mathematical method for dimension reduction to the feature values (14) in order to obtain reduced feature values (30), using a learned machine learning model (31) on the basis of the reduced feature values (30) to determine status information (37) associated therewith, wherein the arrangement is preferably designed and / or set up to output at least one warning signal and / or at least one warning message when status information is determined which indicates an incorrect status of the at least one component (6). Fertigungsanlage (1) umfassend ein Anordnung nach Anspruch 12.Manufacturing plant (1) comprising an arrangement according to claim 12. Computerprogramm umfassend Programmcode-Mittel, die bei der Ausführung des Programms auf wenigstens einem Computer den wenigstens einen Computer veranlassen, die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 durchzuführen.Computer program comprising program code means which, when the program is executed on at least one computer, cause the at least one computer to carry out the steps of the method according to one of Claims 1 to 11. Computerlesbares Medium, das Instruktionen umfasst, die, wenn sie auf wenigstens einem Computer ausgeführt werden, den wenigstens einen Computer veranlassen, die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 durchzuführen.Computer readable medium comprising instructions which, when executed on at least one computer, cause the at least one computer to perform the steps of the method according to any one of claims 1 to 11.
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